说明：对于初学者具有参考意义，各种kalman滤波器的设计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,计算时间和二维直方图,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，与理论分析结果相比。
说明：高光谱数据处理基本算法，异常点检测，端元提取，丰度图K均值聚类，PCA算法
说明：包括最短路及最小生成树算法，对于参加建模很有用的
说明：复杂网络的基础，小世界网络的生成代码，包括平均路径和聚类系数
说明：根据图像四个方向的共发矩阵，求取四个灰度共发矩阵的熵，求熵的均值生成特征矩阵，通过聚类分析实现图像的纹理分割。
说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，GPS和INS组合导航程序，验证可用，LCMV优化设计阵列处理信号。