此函数绘制高斯脉冲响应、单位脉冲和使用 MATLAB 的“过滤器”对两者进行 % 卷积/反卷积。 具体来说% 它使用 'filter' 而不是 'deconv' 来进行反卷积，从而％返回原始的高斯向量以及单位响应向量。 % 向量长度在所有情况下都保持在 16，输入的长度％数据向量。 % % 通过为文件名指定一个字符串，您可以保存您的% 绘图到 jpeg 文件。 您可以编辑变量“ g”，“ h”和“ t” % 以行向量格式提供您的数据或编辑给定的% 'inputData.mat' 文件以满足您的需要。 % ％ 前任： % >> [abc] = plotImpulses('afigure')

1．3支持向量机国内外研究现状 SVM算法一经提出，就得到国内外学者的高度关注。学术界普遍认为它是继神经 网络之后一个新的研究方向。在短短的几年里，取得了一系列令人瞩目的研究成果。其 理论和应用在横向和纵向上都有发展。 理论上的发展主要如下： (1)核函数的构造，如核主成分分析n0’111等。基于各个不同的应用领域，可以构造不 同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼 近m1、贝叶斯分类器m3、径向机函数‘“Ⅲ1、多层感知器‘蚓等。 (2)SVM从两类问题向多类问题的推广Ⅱ"。以W色Stonn81在1998年提出的多类算法 为代表，在经典SVM理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类 模型，建立K分类SVM。这类算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复 杂度也非常高，实现困难，所以只在小型问题的求解中才能使用。 (3)与目前其他机器学习方法的融合。如：最小二乘支持向量机n蚴1，这种方法是 在1999年被提出的，经过这几年的发展，已经应用到很多相关的领域。研究的问题已 经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题等。 (4)与数据预处理(样本的重要度，属性的重要度，特征选择等方面)方法的结合， 将数据中脱离领域知识的信息即数据本身的性质融入SVM的算法中从而产生新的算 法。如粗糙集与SVM的结合口朝，利用粗糙集理论对数据的属性进行约简能在某种程度 上减少SVM求解计算量；再如分级聚类的SⅥⅥ瞰1，基于分级聚类和决策树思想构建多 类SVM，使用分级聚类的方法可以先把刀一1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一 类，把剩下的一类作为单独的一类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究 所合并的刀一1类，再依次下去。 (5)SVM训练算法的探索，以提高SVM的计算速度，以便于处理大规模问题。、却11ik 在1995年提出了一种称为“chuI】舾ng’’的块算法乜引，即如果删除矩中对应La莎蛆ge乘 数为0的行和列，将不会影响最终结果。Osulla提出了一种分解算法啪搿1，应用于人脸 识别领域。Joacllil：IlS在1998年将Osulla提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算 法‘鹦’别中；P1a位于1998年提出了序贯最小优化‘剐(Sequential Minimal 0Iptimization)算法， 每次的工作集中只有两个样本。 (6)SVM的参数选择问题。参数选择是机器学习算法中一个重要的问题，SVM的 性能依赖于其核参数及惩罚系数的选取。最常用的方法是经验凑试法和格点法(吼d Method)旧u，但这两种方法都是基于大量实验的，获得的参数通常也不是最优的；Chapelle 提出用梯度下降(Gradient Descer斌GD)法口列来完成SVM参数选择，Chen呦1和Zhengml 则采用不同的适应度函数，提出了两种基于遗传算法(Genetic舢gorithm，GA)的SVM参 数选择方法。 (7)SVM的模型选择标准。SVM的应用之所以不像神经网络那么广泛，除了其对大 样本问题求解速度慢以外，还有一个关键原因在于SVM的模型选择问题没有解决好。

matlab中rbf源代码支持向量机 在该存储库中，提供了一个MATLAB工具箱，以针对不平衡和多类型分类问题训练和测试基于支持向量机（SVM）的模型。 附加了两个分类技巧，即granularization和binary-tree以形成GBT-SVM模型。 有关该模型的详细信息，请参考我的。 工具箱的构造 文件夹中的代码和脚本可用于构建粒度SVM（GSVM）模型，该模型能够形成树结构分类器。 我在这里列出了名称和相应的注释。 方法 评论 getGranule 通过将主要类别拆分为子集或颗粒来生成平衡的数据集。 myCrossSVM 通过交叉验证和网格化训练SVM模型，内核是可选的。 myGSVM预测 使用训练有素的模型对新样品进行分类。 获取颗粒 为了获得平衡的数据集，您可以使用getGranule作为 >>> [DataGranules] = getGranule(data,label) 输出DataGranules是一个结构，形成为 数据粒度 MajIdx ：主要类别的标签 MinIdx ：次要类别的标签 GraNum ：颗粒数 MinData ：次要样本的数据和标签 MajDat

初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。

基于支持向量机的静态手势识别研究，李晓颖，杨春金，手势识别作为一种特殊的生物特征识别方式，与指纹、人脸识别比起来，更加友好便捷，而且在人机交互技术中，用处更为广泛。手势识

此例程将向量自回归 (VAR) 的参数估计映射到相应移动平均 (MA) 模型的参数估计中。 此函数的输出可用于构建 VAR 模型的结构脉冲响应函数。

介绍了几种分类器，神经网络 自适应 支持向量机等

支持向量机SVM和核函数的matlab程序集

非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题，提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先，利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度；其次，根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置；最后，提取线性加速度在时域上的特征向量，使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明，该方法能有效识别人体6种日常运动状态，准确率达到93.37%。