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先建立lorenz吸引子，在分别做出X,Y,Z的时序图，最后用X重构向空间，在TAU取不同值时，图的效果也不一样(Lorenz X phase three-dimensional reconstruction of attractor figure)

function of autoassociative neural network

维纳滤波器, 模型参数。假设信号长度为L， 模型阶数为N，分析实验结果，并讨论改变 L， 对实验结果的影响(winner fliter)

人脸识别技术利用集成学习，adaboost算法学习代码(Face recognition, integrated learning, adaboost algorithm code)

LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h *p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R)) ( LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h*p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R)) )

创建一个感知器网络，看前面的网络训练结果图形(Create a sensor network, network training to see the results of the previous graph)

正确率可以达到98％，利用matlab写成的窄带噪声发生，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。( Accuracy can reach 98 , Using matlab written narrowband noise occurs, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition.)

多尺度采样熵计算程序,该程序结合采样熵程序可以计算在多尺度条件下的熵的结果(multiscale sample entropy calculation)

NPC inverter with pwm

PCM编码MATLAB实现，能够在MATLAB环境下实现PCM量化编码，编码效率高，编码易于实现，简单易懂(PCM coding MATLAB, the MATLAB environment to achieve PCM quantization coding, coding efficiency, coding is easy to implement, easy to understand)