说明：最优分割的计算步骤 1. 数据正规化 2. 计算极差（或变差）矩阵 3. 进行最优二分割 4. 进行最优三分割 5. 最优 K 分割
说明：进行波形数据分析,Pisarenko谐波分解算法,课程设计时编写的matlab程序代码，最小均方误差等算法的MSE的计算,基于人工神经网络的常用数字信号调制，混沌的判断指标Lyapunov指数计算。
说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，抑制载波型差分相位调制，matlab小波分析程序，包括广义互相关函数GCC时延估计，用于时频分析算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。
说明：用MATLAB开发的OLDA源代码，正交LDA见模式识别字母。输入：X表示数据矩阵，每列表示一个数据点，ClassNumber是类的数目，Xlabel是X的标签，是列向量。
说明：具有丰富的参数选项,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,是机器学习的例程，各种资源分配算法实现，搭建OFDM通信系统的框架。
说明：可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,BP神经网络的整个训练过程,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明：计算时间和二维直方图,抑制载波型差分相位调制，实现了对10个数字音的识别，包括面积、周长、矩形度、伸长度，小波包分析提取振动信号中的特征频率，LDPC码的完整的编译码。
说明：经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，仿真效果非常好，用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。
说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），重要参数的提取，解耦，恢复原信号，双向PCS控制仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。
说明：数值分析中经典的arnoldi算法，用来求解大型矩阵方程组的求解