OFDM

PSO theory explanation

产生16路信号，画出16路原始信号的频谱叠加图以及滤波器响应，并画出结果信号的时域和频域波形(Generate 16-channel signal, draw 16 original signal spectrum overlay and a filter response, and draw result signals in time domain and frequency domain waveforms)

球谐函数的小程序，有必要的参考价值，对于理解有一定的帮助(Legendre function)

Implement the K nearest neighbor algorithm by your own instead of using available software. 2. Use K-fold cross validation to generate training and testing datasets. You should try different K values (3~8) to see how they affect your result. 3. Train the classifier using your training dataset, and test the classifier using your testing dataset. 4. Repeat the experiment (Step 2 and Step 3) 30 times. For each time, you need to record the training data accuracy and testing data accuracy. Finally, you can obtain the average training data accuracy and average testing data accuracy.

说明：  预处理工具包括：主成分Analysi 小号（PCA），白化，过滤：高通滤波（HPF），低通滤波（LPF），子带滤波器（巴特沃斯，切比雪夫，椭圆）用的滤波器，频率子带和可调顺序子带的数量）或用户定义的 预处理功能。 后处理工具实际上包括：通过去除不想要的组件，噪声或伪像，对原始原始数据进行压缩和重建（“清理”）。 该算法不仅可以执行ICA，还可以执行二阶统计盲源分离（BSS），稀疏分量分析（SCA），非负矩阵分解（NMF），平滑分量分析（SmoCA），因子分析（FA）和任何其他可能的矩阵X = HS + N或 Y = WX形式的因式分解，其中H = W +是混合矩阵或基本向量矩阵。X是观测数据的矩阵，S是原始数据的矩阵，N表示其他噪声的矩阵。 ICA / BSS算法是纯数学公式，功能强大，但机械程序却很复杂：机械得到最佳实施后，用户要做的工作不多。ICALAB的成功和有效使用在很大程度上取决于先验知识，常识以及对预处理和后处理工具的适当使用。(icalab toolboxes for signal process, based on the software MATLAB.)

一个支持向量机程序,很好用,希望对大家有帮助.(A support vector machine procedures, very good, and hope to have everyone help.)

matlab工具箱的详细介绍，利于读者快速学习和掌握，灵活方便的编写程序(matlab toolbox detailed introduction, which will help readers gain a quick study and master, flexible programming)

用MATLAB　实现一简单的数字（0--9）识别程序，非常好的源码。(Using MATLAB to achieve a simple number (0- 9) identification procedures, a very good source.)

MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFCIENT

说明：  遗传算法 最优路线求解问题 机器人算法 单路径(the way of the best ,ues matlab )