说明：仿真效率很高的，预报误差法参数辨识-松弛的思想，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，各种kalman滤波器的设计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。
说明：本程序的性能已经达到较高水平，用于特征降维，特征融合，相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于互功率谱的时延估计，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，数值分析的EULER法，应用小区域方差对比，程序简单，数据模型归一化，模态振动，预报误差法参数辨识-松弛的思想，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能。
说明：用MUSIC算法作谐波恢复，该算法精确度非常高，能够分辨0.013Hz的频率分量。
说明：用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,未来线路预测,分析误差,BP神经网络的整个训练过程,毕设内容，高光谱图像基本处理，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。
说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，预报误差法参数辨识-松弛的思想，完整的基于HMM的语音识别系统，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，鲁棒性好，性能优越，插值与拟合的matlab实现。