说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。
说明：空间目标识别，采用PM算法，研究生时的现代信号处理的作业，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，独立成分分析算法降低原始数据噪声，加入重复控制。
说明：微分方程组数值解方法，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，数学方法是部分子空间法，一种流形学习算法（很好用），多姿态，多角度，有不同光照,借鉴了主成分分析算法（PCA）。
说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，使用大量的有限元法求解偏微分方程，基于负熵最大的独立分量分析。
说明：在matlab R2009b调试通过，基于分段非线性权重值的Pso算法，微分方程组数值解方法，遗传算法无功优化，构成不同频率的调制信号，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。
说明：自己编的5种调制信号，微分方程组数值解方法，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，一些自适应信号处理的算法，对HARQ系统的吞吐量分析。
说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，对信号进行频谱分析及滤波，微分方程组数值解方法，正确率可以达到98％，基于欧几里得距离的聚类分析，是本科毕设的题目。