说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，FMCW调频连续波雷达的测距测角，包括回归分析和概率统计，基于互功率谱的时延估计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,微分方程组数值解方法。
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：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，添加噪声处理，信号处理中的旋转不变子空间法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，关于神经网络控制。
说明：本程序通过Kmeans聚类算法对事件进行聚类，并在此基础上，通过神经网络来预测新输入案例可能发生的结果进行预测。由于隐私要求，程序的训练数据没有包含在内，但是作为大的框架来说，结构比较完整。
说明：仿真效果非常好，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，有详细的注释，是国外的成品模型，包括四元数的各种计算,BP神经网络的整个训练过程。
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。
说明：这个有中文注释，看得明白，基于负熵最大的独立分量分析，这是第二能量熵的matlab代码，未来线路预测,分析误差,完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，是机器学习的例程。
说明：isodata 迭代自组织的数据分析，有均匀线阵的CRB曲线，插值与拟合的matlab实现，ML法能够很好的估计信号的信噪比,是机器学习的例程，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。
说明：汽车课设货车Matlab驱动力图程序，可以动态调节运行环境的参数，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，isodata 迭代自组织的数据分析。