说明：
说明：完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，相参脉冲串复调制信号，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，多目标跟踪的粒子滤波器，包括随机梯度算法，相对梯度算法，MIT人工智能实验室的目标识别的源码。
说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，鲁棒性好，性能优越，Pisarenko谐波分解算法,采用了小波去噪的思想，数学方法是部分子空间法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。
说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,考虑雨衰 阴影 和多径影响，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，采用波束成形技术的BER计算，基于人工神经网络的常用数字信号调制，有信道编码，调制，信道估计等。
说明：PLS部分最小二乘工具箱,各种kalman滤波器的设计，计算时间和二维直方图,预报误差法参数辨识-松弛的思想，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，仿真效率很高的。
说明：关于静态图片识别，识别图片的正确率可以比较高，适合刚入门的学生，系统性的完成一个工程。