说明：2017研究生赛F题的一大波资料
说明：采用偏最小二乘法，利用自然梯度算法，使用拉亚普诺夫指数的公式，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，是信号处理的基础。
说明：基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,多姿态，多角度，有不同光照,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，DSmT证据推理的组合公式计算函数，解耦，恢复原信号。
说明：可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,BP神经网络的整个训练过程,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明：【2017国赛A题参考资料】参考资料大合集
说明：B题资料
说明：用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。