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会员免费 - matlab编程实例100篇matlab大小:21KB还是很不错的,很基础的模版,适合新手使用参考,呵呵。还是很不错的,很基础的模版,适合新手使用参考,呵呵。
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会员免费 - matlab车辆检测源代码matlab车辆检测源代码大小:114KBmatlab 编程,实现车辆目标的检测,代码详细,方便初学者学习使用,希望对大家有帮助!!matlab 编程,实现车辆目标的检测,代码详细,方便初学者学习使用,希望对大家有帮助!!
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会员免费 - 基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码小波变换大小:68KB基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码,包含GUI界面和测试数据,可显示原始数据和加噪声干扰后的数据,处理后显示效果。基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码,包含GUI界面和测试数据,可显示原始数据和加噪声干扰后的数据,处理后显示效果。
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会员免费 - Matlab 关联 VS2013 作为编译器的文件matlab大小:41KB首先必须感谢wiills和feifeiyanfeifeia两位提供了修改matlab关联编译器的方法。他们的资源地址如下: wiills:http://download.csdn.net/download/wiills/4621079 feifeiyanfeifeia:http://download.csdn.net/download/feifeiyanfeifeia/6418599 在实际使用中,发现feifeiyanfeifeia发布的文件有些小问题,会导致出现无法打开'kernel32.lib'的错误,于是自己修改了一下。 说明: 1.兼容性。这里提供的文件已经在以下系统和平台上测试成功: OS: Windows 7 x64 Matlab:Matlab 2013b(64bit) or Matlab 2012(64bit) VS: visual studio 2013 professional 2.本版本基于feifeiyanfeifeia提供的文件修改。原文件请参考:http://download.csdn.net/download/feifeiyanfeifeia/6418599 3.使用方法: 1)将mbuildopts和mexopts两个文件夹复制到 (matlabroot)\bin\win64 下,(matlabroot)是matlab的安装目录; 2)在matlab中运行mex -setup 或 mbuild -setup; 3)选择visual studio 2013那一项即可。首先必须感谢wiills和feifeiyanfeifeia两位提供了修改matlab关联编译器的方法。他们的资源地址如下: wiills:http://download.csdn.net/download/wiills/4621079 feifeiyanfeifeia:http://download.csdn.net/download/feifeiyanfeifeia/6418599 在实际使用中,发现feifeiyanfeifeia发布的文件有些小问题,会导致出现无法打开'kernel32.lib'的错误,于是自己修改了一下。 说明: 1.兼容性。这里提供的文件已经在以下系统和平台上测试成功: OS: Windows 7 x64 Matlab:Matlab 2013b(64bit) or Matlab 2012(64bit) VS: visual studio 2013 professional 2.本版本基于feifeiyanfeifeia提供的文件修改。原文件请参考:http://download.csdn.net/download/feifeiyanfeifeia/6418599 3.使用方法: 1)将mbuildopts和mexopts两个文件夹复制到 (matlabroot)\bin\win64 下,(matlabroot)是matlab的安装目录; 2)在matlab中运行mex -setup 或 mbuild -setup; 3)选择visual studio 2013那一项即可。
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会员免费 - 语音情感识别系统matlab仿真语音信号,情感特征,情感识别大小:242KB过特定人语音情感数据库的建立;语音情感特征提取;语音情感分类器的设计,完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人,可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感,除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外,各类之间区分特性良好,平均分类正确率为93.7%。对于三个特定人组成的特定人群,可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感,各类之间区分特性良好,平均分类正确率为94.4%。其中分类器采用混合高斯分布模型。过特定人语音情感数据库的建立;语音情感特征提取;语音情感分类器的设计,完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人,可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感,除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外,各类之间区分特性良好,平均分类正确率为93.7%。对于三个特定人组成的特定人群,可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感,各类之间区分特性良好,平均分类正确率为94.4%。其中分类器采用混合高斯分布模型。
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会员免费 - SLIC 超像素分割 matlab 代码slic大小:2KB目前只看到SLIC的简介和C++代码,有兄弟评论需要matlab版,这里给大家找来了,记得给好评喔目前只看到SLIC的简介和C++代码,有兄弟评论需要matlab版,这里给大家找来了,记得给好评喔
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会员免费 - 《先进pid控制matlab仿真》光盘源码先进PID控制大小:198KB本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术,是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书共分10章,包括连续系统和离散系统的PID控制;常用数字PID控制;专家PID和模糊PID控制;神经PID控制;遗传算法PID控制;多变量解耦PID控制;几种先进的PID控制;灰色PID控制;伺服系统PID控制;PID实时控制等内容。每种方法都通过MATLAB仿真程序进行了说明,所有仿真程序均存储在光盘中,读者可以直接调用。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员及研究生阅读,也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表以及计算机应用等专业的教学参考书。<br/>pdf电子书已发布,现在发布随书光盘源码。本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术,是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书共分10章,包括连续系统和离散系统的PID控制;常用数字PID控制;专家PID和模糊PID控制;神经PID控制;遗传算法PID控制;多变量解耦PID控制;几种先进的PID控制;灰色PID控制;伺服系统PID控制;PID实时控制等内容。每种方法都通过MATLAB仿真程序进行了说明,所有仿真程序均存储在光盘中,读者可以直接调用。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员及研究生阅读,也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表以及计算机应用等专业的教学参考书。<br/>pdf电子书已发布,现在发布随书光盘源码。
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会员免费 - 非线性方程组求解matlab程序非线性大小:11KBmulStablePoint 用不动点迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewton 用牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulDiscNewton 用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulMix 用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewtonSOR 用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根 mulDNewton 用牛顿下山法求非线性方程组的一个根 mulGXF1 用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根 mulGXF2 用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根 mulVNewton 用拟牛顿法求非线性方程组的一组解 mulRank1 用对称秩1算法求非线性方程组的一个根 mulDFP 用D-F-P算法求非线性方程组的一组解 mulBFS 用B-F-S算法求非线性方程组的一个根 mulNumYT 用数值延拓法求非线性方程组的一组解 DiffParam1 用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解 DiffParam2 用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解 mulFastDown 用最速下降法求非线性方程组的一组解 mulGSND 用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解 mulConj 用共轭梯度法求非线性方程组的一组解 mulDamp 用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解mulStablePoint 用不动点迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewton 用牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulDiscNewton 用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulMix 用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewtonSOR 用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根 mulDNewton 用牛顿下山法求非线性方程组的一个根 mulGXF1 用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根 mulGXF2 用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根 mulVNewton 用拟牛顿法求非线性方程组的一组解 mulRank1 用对称秩1算法求非线性方程组的一个根 mulDFP 用D-F-P算法求非线性方程组的一组解 mulBFS 用B-F-S算法求非线性方程组的一个根 mulNumYT 用数值延拓法求非线性方程组的一组解 DiffParam1 用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解 DiffParam2 用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解 mulFastDown 用最速下降法求非线性方程组的一组解 mulGSND 用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解 mulConj 用共轭梯度法求非线性方程组的一组解 mulDamp 用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解
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会员免费 - 频率估计matlabMATLAB大小:2KB对噪声信号中的正弦信号,通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计,信号源是: 其中, , , ; 是高斯白噪声,方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计,独立运行20次,记录各个方法的估计值,计算均值和方差; 2、增加噪声功率,观察和分析各种方法的性能。对噪声信号中的正弦信号,通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计,信号源是: 其中, , , ; 是高斯白噪声,方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计,独立运行20次,记录各个方法的估计值,计算均值和方差; 2、增加噪声功率,观察和分析各种方法的性能。
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会员免费 - 斯坦福大学-机器学习公开课课件.rar斯坦福大小:3MB斯坦福大学的机器学习公开课课件 Lecture notes 1 (ps) (pdf) Supervised Learning, Discriminative Algorithms Lecture notes 2 (ps) (pdf) Generative Algorithms Lecture notes 3 (ps) (pdf) Support Vector Machines Lecture notes 4 (ps) (pdf) Learning Theory Lecture notes 5 (ps) (pdf) Regularization and Model Selection Lecture notes 6 (ps) (pdf) Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading) Lecture notes 7a (ps) (pdf) Unsupervised Learning, k-means clustering. Lecture notes 7b (ps) (pdf) Mixture of Gaussians Lecture notes 8 (ps) (pdf) The EM Algorithm Lecture notes 9 (ps) (pdf) Factor Analysis Lecture notes 10 (ps) (pdf) Principal Components Analysis Lecture notes 11 (ps) (pdf) Independent Components Analysis Lecture notes 12 (ps) (pdf) Reinforcement Learning and Control Section Notes Section notes 1 (pdf) Linear Algebra Review and Reference Section notes 2 (pdf) Probability Theory Review Files for the Matlab tutorial: sigmoid.m, logistic_grad_ascent.m, matlab_session.m Section notes 4 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part I Section notes 5 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part II Section notes 6 (ps) (pdf) Hidden Markov Models Section notes 7 (pdf) The Multivariate Gaussian Distribution Section notes 8 (pdf) More on Gaussian Distribution Section notes 9 (pdf) Gaussian Processes斯坦福大学的机器学习公开课课件 Lecture notes 1 (ps) (pdf) Supervised Learning, Discriminative Algorithms Lecture notes 2 (ps) (pdf) Generative Algorithms Lecture notes 3 (ps) (pdf) Support Vector Machines Lecture notes 4 (ps) (pdf) Learning Theory Lecture notes 5 (ps) (pdf) Regularization and Model Selection Lecture notes 6 (ps) (pdf) Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading) Lecture notes 7a (ps) (pdf) Unsupervised Learning, k-means clustering. Lecture notes 7b (ps) (pdf) Mixture of Gaussians Lecture notes 8 (ps) (pdf) The EM Algorithm Lecture notes 9 (ps) (pdf) Factor Analysis Lecture notes 10 (ps) (pdf) Principal Components Analysis Lecture notes 11 (ps) (pdf) Independent Components Analysis Lecture notes 12 (ps) (pdf) Reinforcement Learning and Control Section Notes Section notes 1 (pdf) Linear Algebra Review and Reference Section notes 2 (pdf) Probability Theory Review Files for the Matlab tutorial: sigmoid.m, logistic_grad_ascent.m, matlab_session.m Section notes 4 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part I Section notes 5 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part II Section notes 6 (ps) (pdf) Hidden Markov Models Section notes 7 (pdf) The Multivariate Gaussian Distribution Section notes 8 (pdf) More on Gaussian Distribution Section notes 9 (pdf) Gaussian Processes
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