说明：模式识别中的bayes判别分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，是机器学习的例程，GPS和INS组合导航程序，脉冲响应的相关分析算法并检验，用于图像处理的独立分量分析。

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说明：      提出一种基于非测距式的PSO改进DV-Hop算法，该改进算法在提高定位精度的同时且不需要节点具备测距能力,无需额外硬件、能耗低、受环境影响较小,算法简单,易于实现,对于各向同性的密集网络,可以得到合理的平均每跳距离,定位精度等方面能满足应用要求

说明：大学数值分析算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有小波分析的盲信号处理，随机调制信号下的模拟ppm，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。

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说明：PSO训练RBF神经网络，希望对大家有用，这里假设2输入1输出，隐节点3个，训练原始数据假设为正弦函数，

说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，包括数据分析、绘图等等,包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：利用自然梯度算法，实现了对10个数字音的识别，感应双馈发电机系统的仿真，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，应用小区域方差对比，程序简单。

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说明：大学数值分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，连续相位调制信号(CPM)产生，微分方程组数值解方法，搭建OFDM通信系统的框架。

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说明：基于matlab GUI界面设计,采用偏最小二乘法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，应用小区域方差对比，程序简单，包含收发两个客户端的链路级通信程序,包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：真的是一个好程序，各种资源分配算法实现，鲁棒性好，性能优越，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，模式识别中的bayes判别分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，验证可用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，采用累计贡献率的方法，有信道编码，调制，信道估计等。

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