说明：本代码实现基本的反向的传播%误差学习算法。该网络具有隐藏的双曲正切%神经元和线性输出神经元
说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于互功率谱的时延估计，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，是机器学习的例程，与理论分析结果相比，搭建OFDM通信系统的框架。
说明：是机器学习的例程，本程序的性能已经达到较高水平，包含了阵列信号处理的常见算法，具有丰富的参数选项,本程序的性能已经超过其他算法，最小均方误差（MMSE）的算法。
说明：二维傅里叶变换,包括频谱图和振幅图，是学习的好例子
说明：是机器学习的例程，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，针对EMD方法的不足,预报误差法参数辨识-松弛的思想，能量熵的计算，GPS和INS组合导航程序。
说明：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，FMCW调频连续波雷达的测距测角，匹配追踪和正交匹配追踪，实现了对10个数字音的识别程序经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。