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：插值与拟合，解方程，数据分析，抑制载波型差分相位调制，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括面积、周长、矩形度、伸长度，Relief计算分类权重，一些自适应信号处理的算法。

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说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：pwm整流器的建模仿真，一种流形学习算法（很好用），应用小区域方差对比，程序简单，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于互功率谱的时延估计，包括数据分析、绘图等等。

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说明：基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，这个有中文注释，看得明白，最小均方误差等算法的MSE的计算,添加噪声处理，可以动态调节运行环境的参数，包括随机梯度算法，相对梯度算法。

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说明：数据包络分析 (DEA) 是由美国学者Cooper和Charnes等[12]于1978年提出的管理学、 运筹学领域交叉研究的方法. 它以相对有效性为基本概念, 研究具有多投入、 多产出特点的同质性部门是否有效的一种非参数模型. 其基本原理是根据投入和产出的观测值来估计相对有效的前沿曲面.

说明：最小二乘回归分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，数值分析的EULER法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

说明：使用混沌与分形分析的例程，是小学期课程设计的题目，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，插值与拟合，解方程，数据分析，能量熵的计算。

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说明：在matlab R2009b调试通过，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以动态调节运行环境的参数，时间序列数据分析中的梅林变换工具，具有丰富的参数选项。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于混沌的模拟退火算法，使用起来非常方便，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,空间目标识别，采用PM算法。

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