说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：模式识别中的bayes判别分析算法，阵列信号处理的高分辨率估计，最小二乘回归分析算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，均值便宜跟踪的示例。
说明：使用matlab实现智能预测控制算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，时间序列数据分析中的梅林变换工具，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,基于混沌的模拟退火算法，通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明：模式识别中的bayes判别分析算法，LCMV优化设计阵列处理信号，雅克比迭代求解线性方程组课设,DSmT证据推理的组合公式计算函数，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码。
说明：主要是基于mtlab的程序，计算加权加速度,时间序列数据分析中的梅林变换工具，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，有详细的注释。