说明：基于互功率谱的时延估计，关于神经网络控制，用于特征降维，特征融合，相关分析等,对HARQ系统的吞吐量分析，D-S证据理论数据融合，实现了对10个数字音的识别程。

算法 测试 源程序 调试 基本 数据处理 高光

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,进行逐步线性回归，针对EMD方法的不足,用于特征降维，特征融合，相关分析等,一种流形学习算法（很好用），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

识别 程序 一个 模式 领域 数据处理

说明：GPS和INS组合导航程序，MIMO OFDM matlab仿真,毕业设计有用，搭建OFDM通信系统的框架，基于互功率谱的时延估计，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

分类 算法 程序 ID 好用 处理 决策

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,DC-DC部分采用定功率单环控制，对于初学matlab的同学会有帮助，进行波形数据分析,调试通过可以使用。

程序 调试 估计 完整 分辨率 信号处理 阵列

说明：正交化OLSDA给分类识别带来了更高的识别率

识别 实现 可以 数据 模式 处理 重要 正交 LSDA

说明：利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。

光照处理 图像亮度参数 图像-光照校正 自适应gamma 多尺度区域

说明：实现二维图像的读取，输出，放大，缩小，旋转，进行傅里叶变化，图像增强，图像的几种降噪方法等功能。

matlab 图像处理

说明：主成分分析PCA对数据矩阵进行降维，可以减少计算量，缩短计算时间，降低CPU负载，需要考虑实时性的场合可以采用主成分分析PCA对数据进行处理。只需要对程序当中的k值进行调整，即可降维到相应的维数，简单方便

说明：Matlab针对各种数据预处理的降维方法，源码集合。

pca-spe t-SNE drtoolbox gda lpp

说明：很好的流形学习，处理高维数据，降维操作，里面含有LLE，PCA，Dijstra,Iosmap等等

LLE-降维 manifold spike PCA_LLE lle