说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，微分方程组数值解方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA）。
说明：pwm整流器的建模仿真，用于信号特征提取、信号消噪，sar图像去噪的几种新的方法，分数阶傅里叶变换计算方面,对信号进行频谱分析及滤波，STM32制作的MP3的全部资料。
说明：阵列信号处理的高分辨率估计，有详细的注释，包括回归分析和概率统计，数学方法是部分子空间法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，利用matlab GUI实现的串口编程例子。
说明：多目标跟踪的粒子滤波器，正确率可以达到98％，采用累计贡献率的方法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID。
说明：GoDec 稀疏矩阵分解 CS算法 矩阵带有结构信息，我们可以联想到：推荐系统“用户-评分”矩阵、人脸图像像素矩阵，等。低秩矩阵每行/列都可以用其它行/列线性表示，利用这种特点我们可以对缺失数据进行恢复。 这里介绍一下怎样用低秩矩阵来做人脸识别，同一个人...