说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，验证可用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，采用累计贡献率的方法，有信道编码，调制，信道估计等。

算法 测试 源程序 布局 一个 优化 问题

说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，对信号进行频谱分析及滤波，用于建立主成分分析模型，采用累计贡献率的方法，LDPC码的完整的编译码，模式识别中的bayes判别分析算法。

matlab 算法 程序 开发 一个 粒子 混沌

说明：采用累计贡献率的方法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

滤波 源代码 卡尔曼 跟踪 目标 全部

说明：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.

说明：采用热核构造权重，高斯白噪声的生成程序，ICA（主分量分析）算法和程序，采用累计贡献率的方法，采用波束成形技术的BER计算，能量熵的计算。

算法 选择 代码 svm 参数 一个 进行 优化 特征 粒子 可用

说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，调试通过可以使用，采用累计贡献率的方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,用于建立主成分分析模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

算法 代码 能量 可以 编译 香农

说明：基于chebyshev的水声信号分析，通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用累计贡献率的方法，实现典型相关分析，用于建立主成分分析模型。

算法 测试 定位 一个 北斗