说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：Pisarenko谐波分解算法,阐述了负荷预测的应用研究,计算加权加速度,毕业设计有用，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),多抽样率信号处理。

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说明：旋转机械二维全息谱计算，计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释，看得明白，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

说明：LBER和LMS算法的功能仿真，图形象地描绘出了两种自适应算法随着单个信号传输的收敛过程，直至系统达到稳定状态。从图中看到LMS算法的收敛速度小于LBER算法并且达到稳态时的系统误码率远大于LBER算法。因此论文分析的自适应最小误码率多用户检测算法比自适应最小均方误差多用户检测算法性能优良

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说明：一种流形学习算法（很好用），相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），插值与拟合，解方程，数据分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，计算加权加速度,实现串口的数据采集。

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说明：HOUGHLINE-使用常见的计算机视觉操作称为 Hough 变换的二值图像中检测线。 评论： 函数使用标准 Hough 变换检测二进制图像中的线条。 根据 Hough 变换，在图像空间中的每个像素 对应于一条线在霍夫空间，反之亦然。此函数使用 极坐标表示法即行 x * cos (tet...

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，雅克比迭代求解线性方程组课设,计算加权加速度,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，最小均方误差（MMSE）的算法，通过虚拟阵元进行DOA估计。

说明：这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,进行波形数据分析,自己编的5种调制信号，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，计算加权加速度,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

说明：一个很有用的程序，采用热核构造权重，计算加权加速度,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,GPS和INS组合导航程序。

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说明：基于遗传算法优化BP神经网络的收发两端频谱环境不一致情况下变换域通信系统的误码率仿真，仿真了不同学习率下网络收敛的速度以及误差，与自适应算法对比可以很好的提高误码性能。