说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...
说明：内含ORL人脸库（训练样本和测试样本），使用cvx计算，含cvx软件包，在matlab中简单安装cvx即可使用。使用SVM分类器进行分类，识别率可达88%以上。
说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，抑制载波型差分相位调制，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，自己编的5种调制信号，音频信号通过LM386放大，利用matlab写成的窄带噪声发生。
说明：CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用，特别是在图像识别和人脸识别领域，然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用，因此在本代码中，我们设计了一种CNN框架，能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题，主要分为数据输入层，卷积层，降采样层，全连接层，和分类层，该CNN框架能有效的解决...
说明：用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。