说明：noma的固定算法和树形算法的matlab仿真，可以直接运行。

noma 固定算法 树形算法

说明：对PMSM算法的直接转矩控制，在Matlab的simulink下仿真，里面有matlab仿真程序，供做算法研究人员参考。

PMSM PMSM算法 转矩控制

说明：偏最小二乘的说明、公式和matlab代码（含注释）。

PLS偏最小二乘

说明：偏最小二乘法工具包8.1.1版本（m文件，免安装），Eigenvector Research公司出品。

PLS 偏最小二乘法 工具包

说明：偏最小二乘回归的MATLAB实现，数据是贝壳的光谱数据，附带了平滑预处理程序。

PLS 偏最小二乘回归

说明：matlab偏最小二乘算法多通道输入多通道输出程序。

偏最小二乘算法 多通道 输入多通道

说明：离散系统参数辨识，一阶和二阶模型，利用偏最小递归最小二乘的方法，广义预测控制。

偏最小递归 最小二乘 PLS GPC

说明：偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。

最小二乘法 多元线性回归分析

说明：偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，它于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首次提出。近几十年来，它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。

偏最小二乘法是 多元统计数据分析

说明：基于伪距和伪距率的GPS/INS紧组合卡尔曼滤波器算法，有案例数据，可直接运行。

伪距 伪距率 GPS INS 紧组合 卡尔曼滤波器算法

说明：像素聚类区域成长法。顾名思义，此方法从一个种子像素开始，通过如平均灰度，组织纹理及色彩等性质的判断，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使此区域由种子逐渐成长成一个性质相似的图像区块。

像素聚类 区域成长法 图像区块

说明：根据鸽群的迁徙特性，开发的新的算法，通过对比，发现比PSO具有更快的收敛速度。

PIO 鸽群算法 PSO

说明：三维CT图像重建算法。此算法是基于FDK的三维图像重建算法。

三维 CT图像重建算法 FDK 图像重建 算法

说明：2005年J.S.Smith提出的局域均值分解LMD(Local mean decomposition)的原始文献，该方法可用于故障诊断、特征提取、振动信号分析等多领域，是较EMD更为温和的一种自适应算法，目前是热门研究方法。

自适应算法 局域均值分解 LMD

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