MATLAB工具箱大全-马尔可夫决策过程(MDP)工具箱MDPtoolbox

声纹识别技术，形象的说法就是说话人识别技术。
它是根据人在说话时产生的波形，以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。
本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。
比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征，得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。
并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。
本实验系统的识别率达到了90%，验证了HMM模型识别的准确性。

序言第1章引言1.1引言1.2本书综述第2章运动2.1引言2.1.1运动的关键问题2.2腿式移动机器人2.2.1腿的构造与稳定性2.2.2腿式机器人运动的例子2.3轮式移动机器人2.3.1轮子运动：设计空间2.3.2轮子运动：实例研究第3章移动机器人运动学3.1引言3.2运动学模型和约束3.2.1表示机器人的位置3.2.2前向运动学模型3.2.3轮子运动学约束3.2.4机器人运动学约束3.2.5举例：机器人运动学模型和约束3.3移动机器人的机动性3.3.1活动性的程度3.3.2可操纵度3.3.3机器人的机动性3.4移动机器人工作空间3.4.1自由度3.4.2完整机器人3.4.3路径和轨迹的考虑3.5基本运动学之外3.6运动控制3.6.1开环控制3.6.2反馈控制第4章感知4.1移动机器人的传感器4.1.1传感器分类4.1.2表征传感器的特性指标4.1.3轮子／电机传感器4.1.4导向传感器4.1.5基于地面的信标4.1.6有源测距4.1.7运动／速度传感器4.1.8基于视觉的传感器4.2表示不确定性4.2.1统计的表示4.2.2误差传播：对不确定的测量进行组合4.3特征提取4.3.1基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距)4.3.2基于可视表象的特征提取第5章移动机器人的定位5.1引言5.2定位的挑战：噪声和混叠5.2.1传感器噪声5.2.2传感器混叠5.2.3执行器噪声5.2.4里程表位置估计的误差模型5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比5.4信任度的表示5.4.1单假设信任度5.4.2多假设信任度5.5地图表示方法5.5.1连续的表示方法5.5.2分解策略5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战5.6基于概率地图的定位5.6.1引言5.6.2马尔可夫定位5.6.3卡尔曼滤波器定位5.7定位系统的其他例子5.7.1基于路标的导航5.7.2全局唯一定位5.7.3定位信标系统5.7.4基于路由的定位5.8自主地图的构建5.8.1随机构图的技术5.8.2其他的构图技术第6章规划与导航6.1引言6.2导航能力：规划和反应6.2.1路径规划6.2.2避障6.3导航的体系结构6.3.1代码重用与共享的模块性6.3.2控制定位6.3.3分解技术6.3.4实例研究：分层机器人结构参考文献

生成一个状态个数大于100的马尔可夫链，状态之间的转移关系随机设定（例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%）1）将状态空间按常返性和互通性进行分解2）在1）的基础上对周期不可约马尔可夫链进行分解

马可夫链这是马尔可夫链的实现，该马尔可夫链基于用户提供的内容生成随机文本。

文档对于马尔可夫聚类算法举行了详尽的描摹，并且有图例进一步评释，易于知道。

MATLAB货物箱大全-隐马尔可夫模子货物箱HMM

马尔可夫遴选进程实际与使用，刘克，曹平马尔可夫遴选进程实际与使用_13701577

图像联系是盘算机视觉中的一个底子下场。
当然举行了多年的钻研，然则通用图像联系照常是一项极其具备挑战性的责任，由于联系实质上是不安妥的。
在不合的联系方案中，图论的联系方案在实际使用中具备多少个精采的特色。
它将图像元素显式地结组成数学上公平的结构，并使下场的表述愈加敏捷，盘算功能更高。
在本文中，咱们对于图像联系的图论方式举行了体系的视察，其中的下场是依据将图松散为多少个子图来建模的，以便每一个子图代表图像中有心义的感兴趣货物。
这些方式依据不合的标志分为五类：基于最小天生树的方式，具备资源函数的基于图割的方式，基于马尔可夫随机场模子的基于图割的方式，基于最短路途的方式以及其余不属于该方式的方式这些课程中的任何一个。
咱们为每一种方式种别提供了成果以及详尽的本领阐发。
定量评估是经由使用五个目的举行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变更（VI），全局不合性倾向（GCE）以及界限位移倾向（BDE）-在某些代表性自动装置上以及交互式细分方式。

针对于IEEE802.11系列尺度中漫衍式调以及成果(DCF)的缺陷,提出了一种约莫实用的改善DCF算法.其首要的改善群集在2方面:在典型DCF的底子上,将第0级退却的退却窗口值愈加;使用遴选概率p将第0级退却窗口联系成2部份.为了准确地反映改善后协议的成果,建树了二维马尔可夫模子,并将其与典型DCF比力.数值仿真下场评释,改善后的DCF协议在终端节点密度较大时,其吞吐量以及时延等成果参数要比典型的DCF良好.

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。