K近邻算法
K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
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包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,各种kalman滤波器的设计，数学方法是部分子空间法，数值分析的EULER法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，给出接收信号眼图及系统仿真误码率
2022-11-22
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