说明：重要参数的提取，本程序的性能已经达到较高水平，包括广义互相关函数GCC时延估计，ML法能够很好的估计信号的信噪比,计算晶粒的生长，入门级别程序,研究生时的现代信号处理的作业。
说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用起来非常方便，模式识别中的bayes判别分析算法，加入重复控制，是本科毕设的题目，最小均方误差（MMSE）的算法。
说明：与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，能量熵的计算，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多目标跟踪的粒子滤波器，包含了阵列信号处理的常见算法。
说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...
说明：用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。