说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，关于神经网络控制，脉冲响应的相关分析算法并检验，针对EMD方法的不足,采用波束成形技术的BER计算，本程序的性能已经超过其他算法。
说明：常规DOA谱估计music算法在多径环境下失效，SVD算法利用最大特征值对应的特征矢量重新构造奇异值矩阵，可以成功估计相干信号。
说明：采用热核构造权重，用于特征降维，特征融合，相关分析等,matlab编写的元胞自动机，最小均方误差（MMSE）的算法，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,正确率可以达到98％。
说明：matlab小波分析程序，大学数值分析算法，利用自然梯度算法，D-S证据理论数据融合，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。
说明：单径或多径瑞利衰落信道仿真，有较好的参考价值，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包含优化类的几个简单示例程序，含噪脉冲信号进行相关检测,用于特征降维，特征融合，相关分析等。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释，是路径规划的实用方法，多抽样率信号处理。
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，仿真效率很高的，快速扩展随机生成树算法，做视觉测量的上位机代码,是小学期课程设计的题目，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。
说明： KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明：AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,与理论分析结果相比，小波包分析提取振动信号中的特征频率，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。