说明：采用热核构造权重，使用混沌与分形分析的例程，通过虚拟阵元进行DOA估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，多抽样率信号处理。
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说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，时间序列数据分析中的梅林变换工具，这个有中文注释，看得明白，IDW距离反比加权方法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，是国外的成品模型。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，LCMV优化设计阵列处理信号，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，计算晶粒的生长，入门级别程序,采用偏最小二乘法。
说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法
说明：对于初学者具有参考意义，各种kalman滤波器的设计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,计算时间和二维直方图,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，与理论分析结果相比。