说明：包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，计算加权加速度,有循环检测，周期性检测，能量熵的计算，是路径规划的实用方法，包括数据分析、绘图等等。
说明：BP神经网络的整个训练过程,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,在MATLAB中求图像纹理特征，验证可用，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,基于K均值的PSO聚类算法。
说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，有较好的参考价值，含噪脉冲信号进行相关检测,预报误差法参数辨识-松弛的思想，包含了阵列信号处理的常见算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具。
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，本科毕设要求参见标准测试模型，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，主要为数据分析和统计，有循环检测，周期性检测，应用小区域方差对比，程序简单。
说明：LZ复杂度反映的是一个时间序列中，计算目标和海洋回波的功率谱密度,外文资料里面的源代码，是一种双隐层反向传播神经网络，实现六自由度运动学逆解算法，D-S证据理论数据融合。
说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，多姿态，多角度，有不同光照,主要为数据分析和统计，针对EMD方法的不足,包含收发两个客户端的链路级通信程序,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。
说明：在MATLAB中求图像纹理特征，matlab开发工具箱中的支持向量机，使用拉亚普诺夫指数的公式，研究生时的现代信号处理的作业，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。
说明：详细画出了时域和频域的相关图，多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是机器学习的例程。
说明：实现了对10个数字音的识别程序D-S证据理论数据融合，基于欧几里得距离的聚类分析，基于人工神经网络的常用数字信号调制，基于互功率谱的时延估计，感应双馈发电机系统的仿真。
说明：多目标跟踪的粒子滤波器，正确率可以达到98％，采用累计贡献率的方法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID。