本论文研宄的对象为通信信号和生物医学信号,研宄的次要内容为通信信号的特征提取和调制方式识别,以及基于传感器的生物医学信号特征提取和聚类分析。
论文中的通信信号处理部分是依托于实验室的项目,在现代信号处理算法的基础上,综合运用统计学知识和机器学习算法,实现多种典型通信信号调制方式的识别和信噪比的估算

有效的图像分割是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。
由于全自动图像分割通常是非常困难的自然图像，交互式方案与一些简单的用户输入是很好的处理方案。

可从该页面获得的MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。
它是NIST提供的更大集合的子集。
数字曾经过尺寸标准化，并以固定尺寸的图像为中心。
对于那些希望在实际数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化方面花费最少的人来说，它是一个很好的数据库

《模式识别》试题以及答案，期末考试或者考研的同学可以上去练习一下，还有参考答案不错哦

这本模式识别的书非常经典，然而也非常稀罕，很少有人有。
我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。
书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。
另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板婚配这些内容，也弥补了Duda教材的不足。
第三版增加了一些内容，主要是基于核方法的内容，反映了学界的进展。
-Bookofthispatternrecognitionisveryclassic,however,veryrare,veryfewpeoplehave.Ifirstreadthesecondedition,thisbookcomprehensivelycoverstheimportantpointsofthefieldofstatisticalpatternrecognition.Bookatgreatlengthtoexplaintheunsupervisedclusteringmethod,whichisuniqueinpatternrecognitiontextbooks,suchasDuda'sbookinthisregard,leavingonlyonechapter,isalsorelativelysimpletodealwith.Inaddition,thebooktherearechaptersdedicatedspeakersfeatureextraction,selection,andtemplatematching,butalsocompensateforthelackofmaterialsDuda.Thethirdeditionoftheincreaseinsomeofthecontentismainlybasedonthecontentofthekernelmethod,reflectingtheacademicprogress.

手写数字识别，通过模板婚配，还有欧氏距离来实现，识别正确率挺高的

里面包含了模式识别使用的常用的UCI经典数据，能够按照索引寻觅对应的数据，如winData、IrisData等。

模式识别&机器学习课程论文，内容如下：一、摘要 3二、任务阐明 3三、数据处理 3四、算法原理 4五、具体实现 65.1实验环境 65.2实验设置 65.3训练加速 65.4混合精度训练 7六、实验结果 8七、参考文献 11

北京大学模式识别作业&答案，15次作业，包括上机。
作业已拿到满分，报告撰写完好。
matlab代码。

模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。

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。