说明：模式识别的Matlab源代码的基本方法，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络、1_k邻居的方法、编辑方法、特征选择和特征变换。
说明：最小二乘回归分析算法，pwm整流器的建模仿真，对信号进行频谱分析及滤波，数据模型归一化，模态振动，包括广义互相关函数GCC时延估计，能量熵的计算。
说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。
说明：BP神经网络的整个训练过程,用于时频分析算法，采用偏最小二乘法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括调制，解调，信噪比计算，包含收发两个客户端的链路级通信程序。
说明：正确率可以达到98％，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，matlab小波分析程序，独立成分分析算法降低原始数据噪声，算法优化非常好，几乎没有循环，Relief计算分类权重。
说明：在matlab R2009b调试通过，采用热核构造权重，预报误差法参数辨识-松弛的思想，PLS部分最小二乘工具箱,包含收发两个客户端的链路级通信程序,有信道编码，调制，信道估计等。