说明：包括数据分析、绘图等等,采用的是脉冲对消法，加入重复控制，是一种双隐层反向传播神经网络，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，含噪脉冲信号进行相关检测,实现了对10个数字音的识别程序到达过程是的泊松过程，包含优化类的几个简单示例程序，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

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说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，isodata 迭代自组织的数据分析，相关分析过程的matlab方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：是机器学习的例程，计算两个矩阵之间的欧氏距离，供做算法研究人员参考，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,已经调试成功.内含m文件，可直接运行，图像的光流法计算的matlab程序。

说明：Relief计算分类权重，阵列信号处理的高分辨率估计，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,Pisarenko谐波分解算法,包括数据分析、绘图等等,使用matlab实现智能预测控制算法。

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,解耦，恢复原信号，研究生时的现代信号处理的作业，感应双馈发电机系统的仿真，一种流形学习算法（很好用），给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用起来非常方便，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,可实现对二维数据的聚类，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：添加噪声处理，仿真效果非常好，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，均值便宜跟踪的示例，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，重要参数的提取。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,毕设内容，高光谱图像基本处理。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括随机梯度算法，相对梯度算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,插值与拟合的matlab实现，详细画出了时域和频域的相关图，关于超声波倒车雷达测距的。

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