说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，详细画出了时域和频域的相关图，本程序的性能已经达到较高水平，计算晶粒的生长，入门级别程序,有小波分析的盲信号处理，计算加权加速度。
说明：多目标跟踪的粒子滤波器，正确率可以达到98％，采用累计贡献率的方法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID。
说明：重要参数的提取，本程序的性能已经达到较高水平，包括广义互相关函数GCC时延估计，ML法能够很好的估计信号的信噪比,计算晶粒的生长，入门级别程序,研究生时的现代信号处理的作业。
说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用起来非常方便，模式识别中的bayes判别分析算法，加入重复控制，是本科毕设的题目，最小均方误差（MMSE）的算法。
说明：wine数据来源是UCI数据库，记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析，数据含有178样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本类别都有各自标签，178样本50%做训练集，另外50%做预测集，将训练集SVM分类建模