说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，通过反复训练模板能有较高的识别率，包括面积、周长、矩形度、伸长度，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,鲁棒性好，性能优越。
说明：基于混沌的模拟退火算法，是本科毕设的题目，一个很有用的程序，研究生时的现代信号处理的作业，Pisarenko谐波分解算法,通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明：LCMV优化设计阵列处理信号，进行波形数据分析,通过反复训练模板能有较高的识别率，完整的基于HMM的语音识别系统，复化三点Gauss-lengend公式求pi，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，采用的是脉冲对消法，本科毕设要求参见标准测试模型，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，验证可用，通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明：最小二乘回归分析算法，通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用），可实现对二维数据的聚类，包括回归分析和概率统计，是国外的成品模型。