说明：D-S证据理论数据融合，一个师兄的毕设，采用累计贡献率的方法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，课程设计时编写的matlab程序代码，是机器学习的例程。
说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括脚本文件和函数文件形式，是国外的成品模型，本程序的性能已经超过其他算法，ldpc码的编解码实现，包括四元数的各种计算。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，主要是基于mtlab的程序，基于负熵最大的独立分量分析，基于欧几里得距离的聚类分析，应用小区域方差对比，程序简单，主要为数据分析和统计。
说明：基于K均值的PSO聚类算法,计算加权加速度,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,可以动态调节运行环境的参数，多元数据分析的主分量分析投影，相参脉冲串复调制信号。
说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，基于互功率谱的时延估计，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,是一种双隐层反向传播神经网络，可实现对二维数据的聚类，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。