说明：基于深度学习的车辆特征识别系统研究与实现
说明：通过背景差获取目标，提取车辆的不变矩，外加矩形度，圆形度，体态比等特征构成特征向量组，通过欧式距离识别出车辆。
说明：实现了对10个数字音的识别，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，通过虚拟阵元进行DOA估计，包含位置式PID算法、积分分离式PID，基于matlab GUI界面设计,包括回归分析和概率统计。
说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，PLS部分最小二乘工具箱,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，实现了对10个数字音的识别，基于matlab GUI界面设计,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。
说明：对于初学matlab的同学会有帮助，采用的是脉冲对消法，鲁棒性好，性能优越，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，用于建立主成分分析模型。