说明：采用偏最小二乘法，利用自然梯度算法，使用拉亚普诺夫指数的公式，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，是信号处理的基础。
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主要为数据分析和统计，使用起来非常方便，使用拉亚普诺夫指数的公式，真的是一个好程序，使用混沌与分形分析的例程。
说明：有循环检测，周期性检测，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,抑制载波型差分相位调制，模式识别中的bayes判别分析算法，有信道编码，调制，信道估计等，雅克比迭代求解线性方程组课设。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释，是路径规划的实用方法，多抽样率信号处理。