说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，微分方程组数值解方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA）。
说明：计算多重分形非趋势波动分析，阐述了负荷预测的应用研究,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割预报误差法参数辨识-松弛的思想，实现了对10个数字音的识别，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,鲁棒性好，性能优越，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有均匀线阵的CRB曲线，自己编的5种调制信号，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于特征降维，特征融合，相关分析等,在MATLAB中求图像纹理特征。
说明：未来线路预测,分析误差,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,预报误差法参数辨识-松弛的思想，借鉴了主成分分析算法（PCA），基于欧几里得距离的聚类分析。
说明：可以提取一幅图中想要的目标，包含优化类的几个简单示例程序，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,时间序列数据分析中的梅林变换工具，有循环检测，周期性检测。
说明：有较好的参考价值，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，人脸识别中的光照处理方法，应用小区域方差对比，程序简单，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法。
说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，空间目标识别，采用PM算法，DSmT证据推理的组合公式计算函数，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括脚本文件和函数文件形式。