说明：旋转机械二维全息谱计算，计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释，看得明白，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，旋转机械二维全息谱计算，有小波分析的盲信号处理，采用的是脉冲对消法，可实现对二维数据的聚类。
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：SIFT特征点检测监测方法。具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。本算法对图像预处理阶段的图像增强算法进行了改进，去除了原本的直方图均衡化图像增强算法，使得图像拼接时间缩短了近一倍，且图像拼接效果依旧良好
说明：包含优化类的几个简单示例程序，D-S证据理论数据融合，含噪脉冲信号进行相关检测,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包括回归分析和概率统计，有借鉴意义哦。