说明：使用MATLAB实现主成分分析，可以去除数据间的共线性及对大量数据进行降维处理。
说明：时频分析工具——径向高斯核时频分布。为了在时频分布平面内不出现交叉项，则在模糊函数域内应有效去除互分量而仅保留自分量。设计一个与信号相匹配的核函数可以达到上述目的。基于信号的径向高斯核时频分布是一种比较理想的时频分布
说明：用PCA来抽取人脸特征，在降低维数的同时，在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。
说明：用于时频分析算法，研究生时的现代信号处理的作业，基于K均值的PSO聚类算法,Matlab实现界面友好，包括四元数的各种计算,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块。