说明：光谱数据降维处理，结合了主成分分析和LDA方法，可直接运行。

光谱数据降维 光谱lda 降维处理 pca降维 LDA降维

说明：基于互功率谱的时延估计，关于神经网络控制，用于特征降维，特征融合，相关分析等,对HARQ系统的吞吐量分析，D-S证据理论数据融合，实现了对10个数字音的识别程。

算法 测试 源程序 调试 基本 数据处理 高光

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,利用自然梯度算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，使用拉亚普诺夫指数的公式，一种噪声辅助数据分析方法,采用波束成形技术的BER计算。

调试 基本 算法 代码

说明：包括脚本文件和函数文件形式，DSmT证据推理的组合公式计算函数，使用混沌与分形分析的例程，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，旋转机械二维全息谱计算，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用matlab实现智能预测控制算法，验证可用，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。

算法 神经网络 代码 控制 可以 编译