pam

直序扩频系统，首先基带信号通过脉冲成型，m序列扩频然后进行BPSK调制发送，接收端接收到信号加干扰和噪声，进行解调和解扩恢复原始信号。( The straight foreword wide frequency system, the first baseband signal through the pulse formation, the m sequence wide frequency then carries on BPSK the modulation transmission, the receive termination receives the signal to add the disturbance and the noise, carries on the demodulation and the despread restores the primary signal. )

求0到n之间的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个三位数，其各位数字的立方和等于该数本身。(a data d between 1 and 1000 that abey d=d1^3+d2^3+d3^3)

针对主成分分析的很实用的程序，只需要把所掌握的数据带入，就可以获得一系列的数据，包括相关矩阵、载重、主成分贡献率等。(Principal component analysis and practical program, simply put into the master data, you can get a range of data, including the correlation matrix, load, principal component contribution rate.)

针对数字图片的各种攻击方法，使用Matlab编写。(Digital images for a variety of attack methods, the use of Matlab to write.)

交通运输工程城市间货物配送，matlaB全局代码案例分析以及教程(Inter-city transportation engineering goods distribution, matlaB global code case studies and tutorials)

全自由度空时自适应处理,加载数据后可以直接运行(Full freedom of space-time adaptive processing, loading data can be run directly)

采用GARDNER算法的定时模块的仿真，输入每个符号4个采样点，通过内插，输出一个样本值(GARDNER algorithm used the timing of the simulation module, enter each symbol four sampling points, by interpolation, the output value of one sample)

说明：  独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 ICA是一种用来从多变量（多维）统计数据里找到隐含的因素或成分的方法，被认为是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）的一种扩展。对于盲源分离问题，ICA是指在只知道混合信号，而不知道源信号、噪声以及混合机制的情况下，分离或近似地分离出源信号的一种分析过程。(Independent Component Analysis, ICA)

说明：  五点差分型多重网格方法：各种插值算子的比较）(Five-point difference-type multi-grid methods: a variety of interpolation operator of comparison))

多媒体技术和网络技术的也随之得到广泛的发展和应用，数字多媒体的存储、处理、传输变的越来越方便快捷(multimedia technology and network technology)