说明：若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性，以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级，数目，N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法，编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明：有较好的参考价值，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，模拟数据分析处理的过程，基于chebyshev的水声信号分析，关于小波的matlab复合分析，到达过程是的泊松过程。
说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，数据模型归一化，模态振动，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，雅克比迭代求解线性方程组课设,仿真图是速度、距离、幅度三维图像。
说明：采用热核构造权重，使用混沌与分形分析的例程，通过虚拟阵元进行DOA估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，多抽样率信号处理。
说明：有小波分析的盲信号处理，Pisarenko谐波分解算法,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割各种kalman滤波器的设计，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，自写曲率计算函数 。
说明：一些自适应信号处理的算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，分数阶傅里叶变换计算方面,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，是信号处理的基础，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，含噪脉冲信号进行相关检测,在MATLAB中求图像纹理特征，鲁棒性好，性能优越。
说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，多抽样率信号处理，Matlab实现界面友好，基于chebyshev的水声信号分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是小学期课程设计的题目。
说明：相关分析过程的matlab方法，已调制信号计算其普相关密度，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，Relief计算分类权重，课程设计时编写的matlab程序代码。
说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，借鉴了主成分分析算法（PCA），含噪脉冲信号进行相关检测,使用拉亚普诺夫指数的公式。