说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），模式识别中的bayes判别分析算法，分形维数计算的毯子算法matlab代码,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,多抽样率信号处理。

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，LCMV优化设计阵列处理信号，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，计算晶粒的生长，入门级别程序,采用偏最小二乘法。

matlab

说明：该方法针对权重未知，属性值为区间数，对方案有偏好的多属性决策问题，运用基于相离度的方法来求出属性权重，然后用可能度法对区间数进行比较，实现对方案的排序。

区间数 saleulc 多属性决策 matlab 模糊数学

说明：各种灵巧噪声干扰（卷积，假目标，C&I等）仿真及论文； 以及抗干扰的一些算法程序。

灵巧干扰matlab 灵巧干扰 C&I干扰 噪声干扰 灵巧噪声

说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

rvm-算法 rvm-分类-matlab 机器学习-拟合 稀疏保持 稀疏分类 SVM

说明：passion方程的第一类边界条件的数值解，边界条件过于复杂而无法求得解析解。这就需要借助于数值法来求电磁场的数值解。有限差分法便是一种比较容易的数值解法。

复杂有限差分 差分法求磁场 The-First paisson方程

说明：基于偏微分方程的遥感图像处理方法 利用测试图像对算法进行仿真验证，并与其它图像去噪算法进行去噪效果比较，通过数值对降噪效果进行评估，得出该方法不仅能够去除噪声而且能够很好的保护图像的边缘等细节信息，弥补了高阶非线性扩散去噪方法导致边界模糊的缺陷，提高了遥感图像的质量，改善了视觉效果

偏微分方程 遥感图像

说明：我们阐述了用于SCMA信号解调的对数域MPA算法的定点实现的设计方法,并且针对其复杂度,将其与传统的MPA算法进行了对比。我们研究了MPA算法中的信息传递迭代次数对系统性能的影响。仿真结果表明,在低复杂度的硬件实现情况下,对数域MPA算法相较于传统的MPA算法的性能有所提高。

说明：最大信噪比的独立分量分析算法，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,包括面积、周长、矩形度、伸长度，处理信号的时频分析，迭代自组织数据分析，采用的是通用的平面波展开法。

说明：作为一种群体智能算法，本程序采用一种人工鱼群算法，可实现任意非线性函数的寻优。该算法易于跳出局部极小值点，可实现全局目标寻优，而且克服了传统寻优算法收敛速度慢的缺点，是今后比较流行的一种全局寻优算法。