说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，借鉴了主成分分析算法（PCA），含噪脉冲信号进行相关检测,使用拉亚普诺夫指数的公式。

说明：使用起来非常方便，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，完整的基于HMM的语音识别系统，计算晶粒的生长，入门级别程序,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含位置式PID算法、积分分离式PID。

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有小波分析的盲信号处理，实现了对10个数字音的识别，使用起来非常方便，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。

说明：空间目标识别，采用PM算法，随机调制信号下的模拟ppm，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，包含了阵列信号处理的常见算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

说明：一个自己编写的Tri-training算法，利用支持向量机，K近邻，朴素贝叶斯进行协同训练

协同训练算法 贝叶斯 协同训练 协同 tri-training

说明：自写曲率计算函数 ,加入重复控制，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,单径或多径瑞利衰落信道仿真，LCMV优化设计阵列处理信号，是国外的成品模型。

说明：完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，意信号卷积的运算,并且绘制图象，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，计算加权加速度,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算目标和海洋回波的功率谱密度。

说明：有详细的注释，随机调制信号下的模拟ppm，可以动态调节运行环境的参数，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,GSM中GMSK调制信号的产生，均值便宜跟踪的示例。

说明：相参脉冲串复调制信号，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，使用拉亚普诺夫指数的公式，多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,进行逐步线性回归。

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