[matlab例程] sample2

说明：最大熵法与Welch法估计的功率谱的比较。 多信号分类法估计的功率谱。 -Maximum entropy method and Welch' s power spectrum estimation comparison. Classification of multi-signal power spectrum estimate.
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[matlab例程] sample3

说明：两个噪声信号及噪声信号和含噪声周期信号的互功率谱。 采用多窗口法估计含有周期信号的功率谱。-The two noise signal and noise signal and noise periodic signal containing the cross-power spectrum. Multi-window method is estimated to contain periodic signal power spectrum.
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[matlab例程] sample4

说明：Welch法得到的功率谱估计。 设计滤波器对白噪声滤波后的功率谱。-Welch method of power spectrum estimation. Design filters with the noise power spectrum after filtering.
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[matlab例程] sample5

说明：不重叠加窗和重叠加窗周期图法得到的功率谱曲线-Non-overlapping windowed and overlapping windowed periodogram power spectral curve obtained
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[matlab例程] sample6

说明：重叠和不重叠分段计算的功率谱比较,算法通用性强。-Overlapping and non-overlapping sub-calculated power spectrum comparison
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[matlab例程] sample7

说明：含有噪声信号的功率谱 该算法是一种经典算法，可移植。-Contains a noise signal power spectrum of the algorithm is a classical algorithm, can be transplanted.
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[matlab例程] sample8

说明： 带有白噪声的周期信号和噪声信号的自相关，数字信号处理的经典算法。-White noise with a periodic signal and noise auto-correlation signal, digital signal processing algorithm for the classic.
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[matlab例程] sample9

说明：绘制互相关信号,采用权向量和迭代次数求滤波器系数.-Drawing cross-correlation signal, weight vector and the iteration number for filter coefficients.
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[matlab例程] mRMR_0.9_compiled

说明：mRMR(min-redundancy max-relevance)的matlab程序-matlab program of mRMR(min-redundancy max-relevance)
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[matlab例程] get_clustering_coefficient

说明：通过邻接矩阵，计算网络的聚类系数。聚类系数是复杂网络中一个重要参量。 -Through the adjacency matrix, computing networks, clustering coefficient. Clustering coefficient is a complex network, an important parameter.
<tigercan> 在 2025-11-12 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] pso1

说明：基本粒子群优化算法（pso）,用matlab编写的PSO源程序，适用于函数优化等-pso
<罗瑞> 在 2025-11-12 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] get_assortative_coefficient

说明：通过网络的邻接矩阵，获取同配系数。同配系数是复杂网络中一个重要参数。-Through the network adjacency matrix to obtain the same allocation factor. With the distribution coefficient is a complex network, an important parameter.
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