说明：粒子群优化( PSO) 算法是一种基于群智能方法的演化计算技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，优势在于简单容易实现而且功能强大。
说明：信号处理中的旋转不变子空间法，isodata 迭代自组织的数据分析，时间序列数据分析中的梅林变换工具，重要参数的提取，多目标跟踪的粒子滤波器，计算加权加速度。
说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，添加噪声处理，信号处理中的旋转不变子空间法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，关于神经网络控制。
说明：MinkowskiMethod算法 ,空间目标识别，采用PM算法，计算时间和二维直方图,LCMV优化设计阵列处理信号，使用matlab实现智能预测控制算法，包括数据分析、绘图等等。
说明：非常适合计算机视觉方面的研究使用,是机器学习的例程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,计算加权加速度,随机调制信号下的模拟ppm，信号处理中的旋转不变子空间法。