说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主要为数据分析和统计，使用起来非常方便，使用拉亚普诺夫指数的公式，真的是一个好程序，使用混沌与分形分析的例程。
说明：wolf 方法计算李雅普诺夫指数,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，包括回归分析和概率统计，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，Pisarenko谐波分解算法。
说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，可以动态调节运行环境的参数，基于负熵最大的独立分量分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，各种kalman滤波器的设计。
说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。
说明：数值模拟实验，采用蝶形算法利用matlab实现的fft变换，针对指数函数，包含正fft以及逆变换。附带实验报告-Numerical simulation experiments, using butterfly algorithm fft using matlab to achieve transf...