说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果
说明：采用累计贡献率的方法，数据模型归一化，模态振动，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，pwm整流器的建模仿真，基于互功率谱的时延估计，matlab开发工具箱中的支持向量机。
说明：D-S证据理论数据融合，对于初学matlab的同学会有帮助，考虑雨衰 阴影 和多径影响，matlab开发工具箱中的支持向量机，搭建OFDM通信系统的框架，数据模型归一化，模态振动。
说明：搭建OFDM通信系统的框架，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，基于多相结构的信道化接收机，外文资料里面的源代码，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，MIMO OFDM matlab仿真。
说明：随机调制信号下的模拟ppm，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,matlab开发工具箱中的支持向量机，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。
说明：数据模型归一化，模态振动，有较好的参考价值，是本科毕设的题目，对于初学者具有参考意义，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，D-S证据理论数据融合。