说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。
说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用累计贡献率的方法，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，一种基于多文档得图像合并技术。
说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，可以动态调节运行环境的参数，实现六自由度运动学逆解算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。
说明：欢迎大家下载学习，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，本程序的性能已经达到较高水平。
说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，有较好的参考价值，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,双向PCS控制仿真，计算目标和海洋回波的功率谱密度。