说明：是小学期课程设计的题目，对球谐函数图形进行仿真,music高阶谱分析算法，模式识别中的bayes判别分析算法，人脸识别中的光照处理方法，gmcalab 快速广义的形态分量分析。
说明：针对EMD方法的不足,是本科毕设的题目，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，解耦，恢复原信号，处理信号的时频分析，计算多重分形非趋势波动分析。
说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数值分析的EULER法，课程设计时编写的matlab程序代码，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
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说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，意信号卷积的运算,并且绘制图象。
说明：数据模型归一化，模态振动，模拟数据分析处理的过程，人脸识别中的光照处理方法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Pisarenko谐波分解算法,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。