《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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simplorer里面的电机毕竟很无限吧，有很多都没有。
simplorer跟simulink还是挺像的，不过做的不太人性化，用的不爽，很多东西两者感觉都类似，还有就是simplorer与maxwell啥的可以联合仿真。

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目录第一章无线传感器网络概述 6概述 61.1NS-2 61.2OPNET 61.3SensorSim 71.4EmStar 71.5GloMoSim 71.6TOSSIM 71.7PowerTOSSIM 8第二章OMNET＋＋简介 9概述 92.1OMNeT++框架 92.1.1OMNeT++组成 92.1.2OMNeT++结构 102.2OMNeT++的安装 112.3OMNeT++语法 122.3.1NED语言 122.3.1.1NED总概述 122.3.1.2Ned描述的组件 132.3.1.3函数 152.3.2简单模块 172.3.2.1OMNET＋＋中离散事件 172.3.2.2包传输模型 172.3.2.3定义简单模块 182.3.2.4简单模块中的主要成员函数 202.3.3消息 212.3.3.1cMessage类 212.3.3.2消息定义 212.3.3.3消息的收发 222.3.4模块参数、门及连接的访问 232.3.4.1消息参数的访问 232.3.4.2门和连接的访问 242.3.4.3门的传输状态 262.3.3.4连接的状态 262.4仿真过程 272.5配置文件omnetpp.ini 282.6结果分析工具 292.6.1矢量描绘工具Plove 292.6.2标量工具Scalar 2927、结束语 30第三章物理层仿真（信道） 323.1UWB的基础知识 323.1.1UWB信号的应用背景 323.1.2UWB信号的定义 323.1.3UWB的脉冲生成方式(高斯脉冲,非高斯脉冲) 343.1.4UWB的调制方式 343.1.5用功率控制多址接入方法来进行链路的建立控制 363.2用OMNeT++对UWB进行仿真 373.2.1算法仿真的概述 373.2.2算法的具体流程 393.2.3算法的主要代码 413.2.4仿真结果分析 583.2.5应用前景 58参考文献 59第四章MAC层仿真 60概述 604.1无线传感器网络MAC层特性及分类 604.1.1无线信道特性 604.1.2MAC设计特性分析 614.1.3无线传感器网络典型MAC协议的分类 614.2基于随机竞争的MAC协议 624.2.1S-MAC协议[12] 624.2.2T-MAC协议 644.2.3AC-MAC协议 654.3基于时分复用的MAC协议 654.3.1D-MAC协议 654.3.2TRAMA协议 664.3.3AI-LMAC协议 664.4其他类型的MAC协议 674.4.1SMACS/EAR协议 674.4.2基于CDMA技术的MAC协议 674.4.3DCC-MAC 684.5基于OMNeT++的MAC层协议仿真 694.5.1S-MAC协议的仿真 694.5.2S-MAC协议流程图 704.5.3S-MAC协议的分析 714.6小结 86参考文献 86第五章网络层仿真 88概述 885.1无线传感器网络路由协议研究 885.1.1无线传感器网络协议分类 885.1.2无线传感器网络中平面路由 905.1.3无线传感器网络中层次化路由 915.1.4经典算法的OMNET仿真 935.2无线传感器网络路由协议研究的发展趋势 1045.3无线传感器网络层路由协议与OMNET++仿真 1045.3.1无线传感器网络层路由与OMNET++仿真的基本概念[19] 1045.3.1.1传感器网络的体系结构 1055.3.1.1.1传感节点的物理结构 1055.3.1.1.2传感器网络的体系结构与网络模型 1065.3.2传感器网络层路由协议的基本概念 1065.3.2.1网络通信模式[28] 1065.3.2.1.1单播： 1075.3.2.1.2广播： 1075.3.2.1.3组播： 1085.3.2.2传感器网络层设计[29] 1085.3.3OMNET++仿真软件的基本概念 1095.4无线传感器网络路由协议引见 1105.4.1泛洪法(Flooding)[32] 1115.4.2定向扩散(DirectedDiffusion：DD)[33] 1125.4.3LEACH(EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)[34] 1135.5.OMNET++仿真实例 1145.5.1泛洪

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。