说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，数值分析的EULER法，应用小区域方差对比，程序简单，数据模型归一化，模态振动，预报误差法参数辨识-松弛的思想，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能。
说明：ML法能够很好的估计信号的信噪比,实现了对10个数字音的识别程序匹配追踪和正交匹配追踪，研究生时的现代信号处理的作业，sar图像去噪的几种新的方法，基于互功率谱的时延估计。
说明：最小均方ESPRIT算法，仿真了随着信噪比的变化RMSE的变化，随着信噪比的增加RMSE减小
说明：读入二维信号，加入高斯噪声，对其进行3层小波分解，并用小波硬，软阈值进行去噪。显示原始信号，第2,3尺度上的低频，以及硬，软阈值去噪后的图像。
说明：对所获取的图像添加高斯噪声和椒盐噪声，利用均值、中值、巴特沃斯滤波器进行去噪。