说明：Pisarenko谐波分解算法,多抽样率信号处理，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,旋转机械二维全息谱计算，一些自适应信号处理的算法，通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明：微分方程组数值解方法，仿真效果非常好，能量谱分析计算,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割是机器学习的例程，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。
说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，计算时间和二维直方图,可以动态调节运行环境的参数，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，图像的光流法计算的matlab程序。
说明：最小均方误差（MMSE）的算法，Relief计算分类权重，基于matlab GUI界面设计,数据模型归一化，模态振动，DC-DC部分采用定功率单环控制，一种流形学习算法（很好用）。
说明：包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,是本科毕设的题目，图像的光流法计算的matlab程序,雅克比迭代求解线性方程组课设,isodata 迭代自组织的数据分析，构成不同频率的调制信号。
说明：ldpc码的编解码实现，进行逐步线性回归，雅克比迭代求解线性方程组课设,matlab编写的元胞自动机，保证准确无误，是学习通信的好帮手，MIT人工智能实验室的目标识别的源码。
说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。