利用python、JAVA、JavaScript等软件完成下述功能 1. 编写用户界面GUI，或采用WEB方式建立用户操作界面 2. 数据预处理模块（信号变换、去噪以及数据清洗） 3. 特征提取或变换模块（基本特征计算、降维、变换），必须采用三种以上的特征提取与变换方法。 4. 模式识别模型建立（分类、聚类或回归），必须采用两种以上的模型。 5. 训练和评价预测模块 6. 数据后处理模块（数据图表可视化） 7. 软件系统其它模块

这个问题涉及到的内容比较多，我会尽可能地回答，但可能需要一些时间。同时，这是一个较为复杂的项目，需要深入的技术知识和较长的开发周期，需要考虑到很多细节问题。以下是我能够提供的一些指导：

1. 用户界面GUI或采用WEB方式建立用户操作界面：对于Python和Java，都有很多GUI框架可以使用，如Tkinter、PyQt、Swing等。对于JavaScript，可以使用一些现成的前端框架，如React、Angular、Vue等。这些框架都提供了良好的用户界面设计和开发工具，可以根据实际需求选择。

2. 数据预处理模块（信号变换、去噪以及数据清洗）：可以使用Python中的Numpy、Scipy等库，或Java中的Apache Commons Math等库，进行数据预处理和清洗。对于信号变换和去噪，可以使用一些常见的算法，如小波变换、离散余弦变换、傅里叶变换等，也可以使用一些现成的工具库，如Python中的scikit-learn、Java中的Weka等。

3. 特征提取或变换模块（基本特征计算、降维、变换）：可以使用Python中的Scikit-learn、Numpy等库，或Java中的Weka等库，进行特征提取和变换。常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、小波特征等。常用的特征变换方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

4. 模式识别模型建立（分类、聚类或回归）：可以使用Python中的Scikit-learn、TensorFlow等库，或Java中的Weka、DeepLearning4j等库，进行模式识别模型的建立。常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、神经网络等；常用的聚类模型包括K-means、层次聚类等；常用的回归模型包括线性回归、多项式回归等。

5. 训练和评价预测模块：可以使用Python和Java中的各种机器学习和深度学习库，对模型进行训练和评价。对于评价指标，可以使用准确率、召回率、F1值等指标进行评价。

6. 数据后处理模块（数据图表可视化）：可以使用Python中的Matplotlib、Seaborn等库，或Java中的JFreeChart等库，进行数据后处理和可视化。这些工具可以生成各种图表，如线图、柱状图、散点图等，便于数据的可视化和分析。

7. 软件系统其它模块：根据具体需求和功能，可以开发一些其它模块，如数据输入输出模块、数据存储模块、模型调参模块等。

总之，这是一个庞大的开发项目，需要深入的技术知识和良好的开发能力。如果您没有足够的经验和能力，可以考虑寻求专业的帮助。