说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，微分方程组数值解方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA）。
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：模拟数据分析处理的过程，解耦，恢复原信号，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于图像处理的独立分量分析，采用波束成形技术的BER计算，包含位置式PID算法、积分分离式PID。
说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，进行波形数据分析,用于信号特征提取、信号消噪，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
说明：经典算法的实现，爬山算法。适合初学matlab和学习经典算法的学者下载学习。