脱靶量同目标机动性能之间的关系

LPC Linear prediction coefficients

channel flow computation

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)

单纯形算法，用于在线整定PID调节器参数(SPX caculation can be used in automatic PID controlled)

这个程序是计算信号的希尔伯特变换的，求信号瞬时相位，瞬时频率(This program is to calculate the signal of Hilbert transform, the signal instantaneous phase, instantaneous frequency)

基于负熵最大的独立分量分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，小波包分析提取振动信号中的特征频率。( Based on negative entropy largest independent component analysis, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency.)

用MATLAB编程的语言，求解对TWTA的无记忆特性的描述(Using MATLAB programming language, solving for TWTA description of the non-memory characteristics)

Library for computing areas

一碳饱冲GDFNN预测模型，A predictive model of carbon saturated red GDFNN(A predictive model of carbon saturated red GDFNN)

Photonic crystal is discribed in this matlab code please notice that it does not compatible with any work you want to do,you may modify it to use.