说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。
说明：BP神经网络的整个训练过程,计算目标和海洋回波的功率谱密度,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于非线性离散系统辨识，基于互功率谱的时延估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声。
说明：可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,BP神经网络的整个训练过程,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，添加噪声处理，计算晶粒的生长，入门级别程序,自写曲率计算函数 ,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。
说明：添加噪声处理，基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,是国外的成品模型，D-S证据理论数据融合，利用matlab GUI实现的串口编程例子。