说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用matlab实现智能预测控制算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，采用累计贡献率的方法。
算法 基于 一个 改进 粒子 均值
说明：回归问题相关学习
数值分析算法、统计分析
说明：第五讲 插值与拟合
说明：暑期讲座1插值与拟合
说明：信号维数的估计，旋转机械二维全息谱计算的实用例程，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，大学数值分析算法，计算多重分形非趋势波动分析，LCMV优化设计阵列处理信号。
说明：S变换时Stockwell提出的一种时频分析方法，主要用于对波场数据进行时频分析。计算得到的幅值是该波的能量大小，计算出来的速度是波传播时的群速度，而非相速度。
matlab 分析 方法 变换
说明：使用混沌与分形分析的例程，是小学期课程设计的题目，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，插值与拟合，解方程，数据分析，能量熵的计算。
程序 课程 噪声 作业 数据分析 辅助
说明：仿真效果非常好，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，仿真效率很高的，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于分段非线性权重值的Pso算法。
matlab 源程序 分享 噪声 数据分析 国外 辅助
说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，并提取特征值，非常有用得数据去噪程序。
ICA--去噪 ica-去噪 独立成分降低 ICA-MATLAB 数据-去噪
