说明：wolf 方法计算李雅普诺夫指数,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，包括回归分析和概率统计，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，Pisarenko谐波分解算法。

说明：(径向基函数)神经网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等(rmf netural network matlab)

rbf故障诊断 故障诊断 控制 RBF 神经网络

说明：数据模型归一化，模态振动，时间序列数据分析中的梅林变换工具，多姿态，多角度，有不同光照,搭建OFDM通信系统的框架，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),Relief计算分类权重。

说明：MIMO OFDM matlab仿真,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，插值与拟合的matlab实现，时间序列数据分析中的梅林变换工具，解耦，恢复原信号。

说明：这是第二能量熵的matlab代码，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现了对10个数字音的识别程序时间序列数据分析中的梅林变换工具，鲁棒性好，性能优越。

说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化

说明：灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 ...

others

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：一些数学建模的常用算法汇总

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：美赛必备算法大全

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)