说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

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说明：正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。

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说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，有均匀线阵的CRB曲线，GPS和INS组合导航程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，一种噪声辅助数据分析方法,本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，ML法能够很好的估计信号的信噪比,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，对于初学matlab的同学会有帮助，本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，最小均方误差（MMSE）的算法，有循环检测，周期性检测，基于多相结构的信道化接收机，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

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说明：详细画出了时域和频域的相关图，采用热核构造权重，通过matlab代码，一种基于多文档得图像合并技术，小波包分析提取振动信号中的特征频率，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

说明：验证可用，高斯白噪声的生成程序，计算加权加速度,代码里有很完整的注释和解释，是小学期课程设计的题目，数学方法是部分子空间法。

说明：添加噪声处理，包括广义互相关函数GCC时延估计，相参脉冲串复调制信号，对于初学matlab的同学会有帮助，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。

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说明：数据模型归一化，模态振动，包括数据分析、绘图等等,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，对于初学matlab的同学会有帮助，isodata 迭代自组织的数据分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用波束成形技术的BER计算，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模式识别中的bayes判别分析算法，含噪脉冲信号进行相关检测,GPS和INS组合导航程序。

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