说明：%基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。本段代码是对音频进行训练，也就是提取特征参数
说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,算法优化非常好，几乎没有循环，主要是基于mtlab的程序，包括广义互相关函数GCC时延估计，处理信号的时频分析，应用小区域方差对比，程序简单。
说明：keca算法源码，一种非线性的降维和数据转换方法，该方法降维之后通常能够导致数据集有一个明显不同的角度结构，有利于后续的聚类分析和模式识别等
说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，正确率可以达到98％，Relief计算分类权重，采用了小波去噪的思想，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。
说明：matlab GUI串口通信，实时采集数据，曲线显示，接收和发送数据
说明：本算法是matlab神经网络工具箱提供的函数建立了利用GRNN和RNN分别建立各个属性及属性组合与鸢尾花种类间的识别模型。