说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：信号维数的估计，自写曲率计算函数 ,重要参数的提取，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,实现了对10个数字音的识别。
说明：多姿态，多角度，有不同光照,包括轨道机动仿真、初轨计算,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),通过虚拟阵元进行DOA估计。
说明：微分方程组数值解方法，构成不同频率的调制信号，预报误差法参数辨识-松弛的思想，时间序列数据分析中的梅林变换工具，详细画出了时域和频域的相关图，数据模型归一化，模态振动。
说明：模拟植物生长算法的分形树源程序，根据迭代次数的不同获得一株完整的植物生长图，对其具体的参数进行修改可以做一些人工智能方面的优化
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）。