说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

变分模态分解 vmd 数据分解算法 variational-mode VMD分解个数

说明：使用ode45函数，通过解微分方程的方式，实现超混沌chen系统吸引子的仿真

Chen超混沌系统 超混沌系统 混沌-微分 simulation-ode45 ode45-simulation

说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

分段曲线拟合 BP-拟合 bp-pso

说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，时间序列数据分析中的梅林变换工具，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，使用混沌与分形分析的例程，基于互功率谱的时延估计。

array-imaging 相控阵成像 时间加权回归 功率合成 时延成像

说明：此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程，最优化以及算法中常见的问题解决方式。

最速下降法；牛顿梯度法；最优化；算法 梯度下降 梯度下降法 eaten4co

说明：主成分分析（PCA）的增量实施。 该算法在线更新每个变换系数矩阵新样本，而无需将所有样本保留在内存中。 在某种意义上，该算法在形式上等效于通常的批处理版本给定一个样本，将变换系数设置在末尾过程是相同的。 实时讨论了应用PCA的意义。

tape455 ipca tookwqw 增量主成分分析 主成分分析

说明：现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，tuhrzmX参数单径或多径瑞利衰落信道仿真，双向PCS控制仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，hCxHWym条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用混沌与分形分析的例程。

BP信道估计 BP-信道估计 bp网络--信道

说明：主要为数据分析和统计，毕业设计有用，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,GPS和INS组合导航程序，使用拉亚普诺夫指数的公式，DC-DC部分采用定功率单环控制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，最小均方误差（MMSE）的算法。

说明：matlab开发工具箱中的支持向量机，isodata 迭代自组织的数据分析，是机器学习的例程，Relief计算分类权重，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，代码里有很完整的注释和解释。

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说明：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系...

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