说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释，是路径规划的实用方法，多抽样率信号处理。
说明：BP神经网络的整个训练过程,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,在MATLAB中求图像纹理特征，验证可用，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,基于K均值的PSO聚类算法。
说明：本代码是由极限学习机创始人黄广兵教授提供的原始代码，除了算法代码本身，还有两个数据集，分别是训练数据集和测试数据集，希望能帮助到大家
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，仿真效率很高的，快速扩展随机生成树算法，做视觉测量的上位机代码,是小学期课程设计的题目，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。
说明：内含ORL人脸库（训练样本和测试样本），使用cvx计算，含cvx软件包，在matlab中简单安装cvx即可使用。使用SVM分类器进行分类，识别率可达88%以上。