说明：美赛D题思路以及资料汇总
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，本科毕设要求参见标准测试模型，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，主要为数据分析和统计，有循环检测，周期性检测，应用小区域方差对比，程序简单。
说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括调制，解调，信噪比计算。
说明：采用累计贡献率的方法，数据模型归一化，模态振动，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，pwm整流器的建模仿真，基于互功率谱的时延估计，matlab开发工具箱中的支持向量机。
说明：123
说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有信道编码，调制，信道估计等，模拟数据分析处理的过程，一种流形学习算法（很好用），IDW距离反比加权方法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,ldpc码的编解码实现，计算两个矩阵之间的欧氏距离，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,各种kalman滤波器的设计，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据。