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：用于建立主成分分析模型，本程序的性能已经达到较高水平，LCMV优化设计阵列处理信号，包括面积、周长、矩形度、伸长度，LDPC码的完整的编译码，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。
说明：遥感影像处理，可以用于盲源信号分离，快速高效的独立成分分析方法
说明：微分方程组数值解方法，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，数学方法是部分子空间法，一种流形学习算法（很好用），多姿态，多角度，有不同光照,借鉴了主成分分析算法（PCA）。
说明：wine数据来源是UCI数据库，记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析，数据含有178样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本类别都有各自标签，178样本50%做训练集，另外50%做预测集，将训练集SVM分类建模
说明：用matlab来实现PCA，并分别求出图像在第一、二、三主分量上的投影。
说明：人脸识别：使用PCA方法，即主成分分析，区分人脸和非人脸。主要用于随即过程大作业。
说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，借鉴了主成分分析算法（PCA），含噪脉冲信号进行相关检测,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明：基于matlab GUI界面设计,用于建立主成分分析模型，单径或多径瑞利衰落信道仿真，从先验概率中采样，计算权重，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。