matlab43个神经网络分析

针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能.(Normal feature selection for SVM algorithm only considered normal for the contribution of feature selection, to the neglect of the characteristics of the distribution of feature selection have contributed to the lack of normal SVM algorithm based on the analysis, based on the characteristics of the positive and negative cases emergence of a different probability-weighted normal SVM algorithm, which takes into account the distribution and characteristics of normal. through the test can be seen in the use of smaller feature space, the normal and the SVM algorithm and information gain algorithm, normal weighted SVM algorithm has better performance of feature selection.)

隐藏桌面图标的工具，通过findwindow操作，代码相当简洁，适合初学者。(hide desktop icons tool that findwindow operation, code is simple and suitable for beginners.)

说明：  基于小波变化的一些程序，有效的提高语音识别(Some of the procedures based on wavelet transform, effectively improve the speech recognition)

对图像提取相应的特征点，并对特征点进行精简与描述，找到128维的描述子，并与另一幅图像的描述子进行比较，得到图像的匹配(Extract the corresponding feature point of the image, and the feature point streamline with the description, to find 128-dimensional descriptor, and compares with a description of the image sub-image matching)

计算两个矩阵之间的欧氏距离，阵列信号处理的高分辨率估计，D-S证据理论数据融合。( Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, High-resolution array signal processing estimates, D-S evidence theory data fusion.)

 ； ；让我们考虑两个半无限各向同性均匀 ；在界面的接触弹性半空间。一个事件平面波角 ，反射系数的变化；发病是由著名的诺特Zoeppritz给定方程。这些方程是笨拙和不直接物理 ；洞察力。幸运的是，在层参数的微小变化和入射角在地震 常见；反射的应用，这些方程可以精确地近似（例如，博特费尔德，1961；理查兹和弗雷泽，1976； ；Aki和理查兹，1980；祖师，1985）。 ；反射系数 ； 从方程得到的；（1919）时，Aki和理查兹（2002），史密斯和吉德洛夫（1987），罗素等人。（2011）。该模型是Ostrander气砂模型（1984），wherevp1 = 2438米/秒，VP2 = 3048米/秒，VS1，VS2 = 1625米/秒，1244米/秒，ρ1 =2.14公斤/立方米，与ρ2 = 2.40千克/立方米。

DC-DC部分采用定功率单环控制，包括回归分析和概率统计，基于matlab GUI界面设计,isodata 迭代自组织的数据分析，通过虚拟阵元进行DOA估计，旋转机械二维全息谱计算。

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详细介绍MATLAB中s函数的用法，帮助初学者掌握s函数(S introduction of a detailed MATLAB function usage to help beginners master s function)