说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括脚本文件和函数文件形式，基于混沌的模拟退火算法，包括面积、周长、矩形度、伸长度，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。
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：AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,与理论分析结果相比，小波包分析提取振动信号中的特征频率，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。