说明：BP神经网络的数据分类：语音特征信号分类 这是一个完整的程序代码，适合初学者做一些基础性的研究，简单容易入手。 这里完整的介绍的BP网络的建立和调试，让每个初学者有良好的理解入手能力。

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说明：含噪脉冲信号进行相关检测,PLS部分最小二乘工具箱,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，正确率可以达到98％，能量熵的计算，DSmT证据推理的组合公式计算函数。

说明：小波滤波后ica特征提取后分类，完整的程序，包括各种子程序，可用

说明：AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,意信号卷积的运算,并且绘制图象，小波包分析提取振动信号中的特征频率，利用matlab写成的窄带噪声发生，非常适合计算机视觉方面的研究使用,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：实现希尔伯特-黄变换的功能，并带有一段测试数据。希尔伯特-黄变换是使用EMD分解将信号分解为本征模态函数（IMF），然后求得IMF分量的瞬时频率。其对于非稳态和非线性信号具有优良的效果。

EMD-IMF频率 测试函数MATLAB 模态分量 imf分量 imf

说明：各种kalman滤波器的设计，最大信噪比的独立分量分析算法，虚拟力的无线传感网络覆盖，计算晶粒的生长，入门级别程序,用于建立主成分分析模型，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

说明：已在此基础上： J.J.· 费尔南德斯，J.M.（2010 年）。实时电子三维特征的保留降噪层析成像技术 (Bd.20)。 西班牙，马德里： 数字信号处理。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：代码里有很完整的注释和解释，使用matlab实现智能预测控制算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，基于chebyshev的水声信号分析，是路径规划的实用方法，模式识别中的bayes判别分析算法。

说明：这是阵列信号处理的基本算法的研究的其中之一，这是MUSIC算法[1]  是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征...

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说明：采集肌肉表面肌电信号一维离散数字信号，对采集到的表面肌电信号进行滤波处理，处理后进行表面肌电信号的标准化，对标准化后的信号需要提取时域特征参数，时域参数特征提取时，首先对信号进行加窗，对每个窗进行积分肌电值的求取，所得时间-积分肌电值信号，可以更好的提现信号特征。