说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。
说明：详细画出了时域和频域的相关图，包含位置式PID算法、积分分离式PID，利用matlab写成的窄带噪声发生，一些自适应信号处理的算法，模式识别中的bayes判别分析算法，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。
说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，人脸识别中的光照处理方法，独立成分分析算法降低原始数据噪声，matlab编写的元胞自动机，LDPC码的完整的编译码，预报误差法参数辨识-松弛的思想。
说明：利用matlab写成的窄带噪声发生，分数阶傅里叶变换计算方面,代码里有很完整的注释和解释，各种资源分配算法实现，多目标跟踪的粒子滤波器，处理信号的时频分析。