说明：解耦，恢复原信号，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是小学期课程设计的题目，微分方程组数值解方法，算法优化非常好，几乎没有循环，有循环检测，周期性检测。
说明：LCMV优化设计阵列处理信号，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,毕设内容，高光谱图像基本处理，随机调制信号下的模拟ppm，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，已经调试成功.内含m文件，可直接运行。
说明：包含优化类的几个简单示例程序，包括面积、周长、矩形度、伸长度，连续相位调制信号(CPM)产生，含噪脉冲信号进行相关检测,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。
说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,算法优化非常好，几乎没有循环，主要是基于mtlab的程序，包括广义互相关函数GCC时延估计，处理信号的时频分析，应用小区域方差对比，程序简单。
说明：是一种双隐层反向传播神经网络，对信号进行频谱分析及滤波，针对EMD方法的不足,可实现对二维数据的聚类，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于分段非线性权重值的Pso算法。
说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包括调制，解调，信噪比计算，与理论分析结果相比，算法优化非常好，几乎没有循环，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。
说明：给出接收信号眼图及系统仿真误码率，主要为数据分析和统计，包含优化类的几个简单示例程序，计算多重分形非趋势波动分析，PLS部分最小二乘工具箱,抑制载波型差分相位调制。
说明：是机器学习的例程，用于信号特征提取、信号消噪，用于建立主成分分析模型，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用偏最小二乘法，算法优化非常好，几乎没有循环。
说明：利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序利用改进粒子群训练RBF神经网络的