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说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。

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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。

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说明：BP神经网络的整个训练过程,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,在MATLAB中求图像纹理特征，验证可用，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,基于K均值的PSO聚类算法。