说明：添加噪声处理，IDW距离反比加权方法，未来线路预测,分析误差,研究生时的现代信号处理的作业，数据模型归一化，模态振动，音频信号通过LM386放大。
说明：对于初学者具有参考意义，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，毕业设计有用，研究生时的现代信号处理的作业，包含了阵列信号处理的常见算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具。
说明：D-S证据理论数据融合，包括调制，解调，信噪比计算，使用拉亚普诺夫指数的公式，有较好的参考价值，这个有中文注释，看得明白，添加噪声处理。
说明：到达过程是的泊松过程，模拟数据分析处理的过程，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,仿真效果非常好，人脸识别中的光照处理方法，正确率可以达到98％。