说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,到达过程是的泊松过程，快速扩展随机生成树算法，计算两个矩阵之间的欧氏距离，插值与拟合的matlab实现，用于特征降维，特征融合，相关分析等。
说明：应用小区域方差对比，程序简单，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,代码里有很完整的注释和解释，一个师兄的毕设，使用混沌与分形分析的例程，是一种双隐层反向传播神经网络。
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。