SAMP

用boxcount计算分形维数统计不同距离点对的出现频率(the frequency of pixel pairs with distance d )

simulation of performance of equalizer mmse and zf with technology MIMO

DMI 矩阵逆分解 随期望信号的增大的算法估计的变化(DMI matrix inverse decomposition increases with the expected signal changes in the algorithm estimates)

说明：  利用matlab实现彩色图像的分割。算法主要是利用聚类算法(Use of matlab color image segmentation. Algorithm is the main clustering algorithm)

降维状态观测器是非常重要的一类观测器，它使用状态反馈构成闭环系统的物理实现成为可能。降维状态观测器的设计方法很多，这里提出主要的两种：(Reduced-order state observer is a very important class of observer, which uses state feedback closed loop system, the physical realization possible. Reduced-order state observer design method are many, here for the main two:)

平均周期图法 重叠和不重叠分段 功率谱估计(Average periodogram overlapping and non-overlapping sub-power spectrum estimation)

介绍simulink的详细使用方法，方便初学者使用(Simulink detailed introduction to use, convenient to use for beginners)

使用基于峭度的FASTICA盲分离算法，实现对四个亚高斯信号的分离，并从分离结果可总结出盲分离算法的两个不确定性。(FASTICA kurtosis-based blind source separation algorithm, to achieve the separation of the four sub-Gaussian signals, and the separation results can be summarized from the blind separation algorithm of two uncertainty.)

粒子滤波matlab仿真程序.粒子滤波的基本思想是：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽样产生一组随机样本集合，这些样本集合称为粒子；然后根据观测值不断调整粒子的权重大小和样本位置；最后通过调整后的粒子信息修正最初的的经验条件分布，估计出系统状态和参数。该算法是一种递推滤波算法，可以用来估计任意非线性非高斯随机系统的状态和参数。 粒子滤波主要有三步基本操作：采样（从不含观察值的状态空间产生新的粒子）、权值计算（根据观察值计算各个粒子的权值）、重采样（抛弃权值小的粒子，使用权值大的粒子代替），这三步构成了粒子滤波的基本算法。 SIRF(Sample Importance Resampling Filter)算法是粒子滤波的一种基本算法。(Particle filter matlab simulation program)

光学设计,采用zemax设计光学系统，教程比较全面，基础(optical-design zemax)