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对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究，提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法，具有更强的信息识别能力，且对数据本身的分布要求不高，尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别，结果表明，该文所建立的算法是有效的、可靠的。

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解调模板中的噪声分量是降低FM-DCSK超宽带系统性能的一个重要因素。改进后的系统每比特信号包含相同的多帧参考信号和数据信号，接收端将包含噪声的多帧参考信号段和数据信号段分别对齐求和，再求平均，最后将二者平均的结果进行差分相干解调。从理论上给出了在多径信道下系统误码率的解析式，结果表明改进的系统比改进前对同步的要求降低，而且可以有效地降低解调模板和数据段的噪声分量，从而系统的性能有了很大的改善。

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