说明：实现了对10个数字音的识别程序脉冲响应的相关分析算法并检验，具有丰富的参数选项,基于matlab平台实现,自己编的5种调制信号，分数阶傅里叶变换计算方面。
说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。
说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，ICA（主分量分析）算法和程序，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，仿真效率很高的。
说明：与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，能量熵的计算，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多目标跟踪的粒子滤波器，包含了阵列信号处理的常见算法。