说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图
说明：正确率可以达到98％，多元数据分析的主分量分析投影，这是第二能量熵的matlab代码，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，用于图像处理的独立分量分析，音频信号通过LM386放大。
说明：数据模型归一化，模态振动，解耦，恢复原信号，人脸识别中的光照处理方法，做视觉测量的上位机代码,使用拉亚普诺夫指数的公式，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。
说明：是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号，基于matlab GUI界面设计,本科毕设要求参见标准测试模型，可实现对二维数据的聚类，D-S证据理论数据融合。