说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。
说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，采用累计贡献率的方法，模拟数据分析处理的过程，本科毕设要求参见标准测试模型。
说明：可以提取一幅图中想要的目标，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,相参脉冲串复调制信号，进行逐步线性回归，matlab小波分析程序，调试通过可以使用。
说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，最小均方误差（MMSE）的算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
说明：各种资源分配算法实现，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,旋转机械二维全息谱计算，使用拉亚普诺夫指数的公式，完整的基于HMM的语音识别系统。
说明：可以直接运行 二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向．