说明：对数据进行多小波分解比传统的经验模态分解效果更好。

多小波分解 经验模态分解 多小波 mode-decomposition 模态分解

说明：图像的纹理特征提取，提取出的效果比较好，希望能够绑到有用的同学和人员。

纹理图像 sg_createfilterbank 图像纹理提取 特征提取 影像纹理提取

说明：线性调频（LFM）脉冲压缩雷达仿真,脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。

lfm功率 雷达分辨率 距离分辨率 lfm 雷达仿真

说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

分段曲线拟合 BP-拟合 bp-pso

说明：能够实现对故障数据进行分解，比EMD分解效果更好。

EMD 集合经验模态分解 EEMD

说明：主要适用于图像增强的客观质量评价，效果比较好，其实熵值就是求图像的相似度。

图像增强评价 图像熵值 图像质量 图像质量评价

说明：基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。

BP-复原 模糊神经网络 神经网络逼近 restoration bpnn-image

说明：基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。

BP-复原 模糊神经网络 神经网络逼近 restoration bpnn-image

说明：为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对, 只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MU...

JADE-ESPRIT 时延--估计 空时doa JADE-MUSIC ESPRIT-角度时延

说明：实现盲信号分离算法中的JADE算法，该算法收敛速度快，分离效果好，能够实现复值信号的分离，比传统的FASTICA算法性能略好

JADE算法 复-FastICA 信号分离算法 复值-fastica 复fastica