《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

《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

一幅二维数字图像可以用矩阵[g(m,n)]来表示，g(m,n)是图像在坐标(m,n)处的灰度级（或彩色RGB值）。
也可以把g(m,n)视为一个二元函数，它的自变量为m和n，则可以用它来表示数字图像在平面上的亮度分布。
矩阵可以写成下面的方式： 在上面的基础上，我们可以定义下面的二维DFT：定义1：二维矩阵向量[g(m,n)]的2D-DFT

FFTW是计算离散Fourier变换(DFT)的快速C程序的一个完整集合。
按照官方网站的手册翻译的，翻译的不好请各位谅解！

针对信道化滤波器要求运算速度快、消耗资源多、难以实时处理的突出问题,从多相滤波器,信道化滤波器的结构、原理和运算效率分析出发,推导了一种基于多相带通结构的信道化滤波器算法模型。
这种算法将现有多相结构信道化滤波器模型中的低通设计改为带通设计,实现了复数乘法运算全部集中在带通滤波环节当中,并采用协调分级DFT算法的实现方案,大幅度节省了硬件资源,提高了运算效率,实现了信道化滤波器在通用FPGA和DSP芯片中的实时处理,硬件仿真结果验证了算法模型的正确性和无效性。

基于第一性原理的密度泛函理论(DFT)赝势平面波方法,对Ge掺杂(GexSi1-xC)的6H-SiC电学、光学特性进行了理论计算和分析。
杂质形成能的计算结果表明，Ge原子占据Si位后能量更低，愈加稳定。
通过对电子结构、态密度和光学性质的比较发现，6H-SiC的价带顶主要由C的2p态占据，而导带底由Si的3p态占据。
随着更多的Ge掺入，导带底位置逐渐由Si的3p态电子决定转变为Ge的4p态电子决定，同时导带底向低能方向移动，带隙变窄。
比较介电常数发现，对Ge掺入最多的Ge0.333Si0.667C，其电子跃迁机理比6H-SiC简单，吸收边及最大吸收峰分别向低能方向红移了0.9eV及3.5eV。

描述了16通道DFT多相滤波器组信道化结构，输入为16个子信道的信号，程序包括滤波器设计

自己阅读XILINX　FFT　IP核整理的中文文档快速傅里叶变换v9.0IP核指南——Vivado设计套件引见：XilinxFFTIP核是一种计算DFT的有效方式。
特点：•前向变换（FFT）和反向变换（IFFT）在复数空间，并且可以在运行的同时进行选择配置•变换点数范围：N=2^m，m=3~16•数据精度范围：b_x=8~34•相位精度范围：b_w=8~34•算术处理方式：不放缩（全精度）定点放缩定点块浮点•输入数据定点数类型和浮点数类型•舍入或者截尾•数据和相位存储:块RAM和分布式RAM•运行时可配置变换点数•放缩定点时放缩方案在运行时可实时配置•输出数据顺序：自然顺序和比特或字节反转顺序•数字通信系统应用中插入CP选项•四种传输方式：流水线基四突发型基二突发型简化基二突发型•输入输出都由AXI4-Stream协议控制•丰富的状态接口（eventsignals）•可选择实时和非实时模式•优化选项：复数乘法器模式蝶形运算结构•多通道同时进行变换运算：通道数范围1~12

采用基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算了Ce，S单掺杂及Ce/S共掺杂锐钛矿型二氧化钛(TiO2)的能带结构、态密度和光学性质。
结果表明：掺杂后晶格常数均变大，禁带宽度均减小，其中Ce/S共掺杂后由于S-3p电子轨道和Ce-4f电子轨道的共同作用引入了杂质能级，使得禁带宽度最小，吸收光谱发生红移；
此外，Ce具有Ce4+和Ce3+两种可变价态，具有良好的电子迁移性质，阻止了电子和空穴之间的复合，预测了Ce/S共掺杂可提高TiO2的光催化功能。

之前写过的一个博客，咋那里面有DFT的matlab代码，这次这个是C言语代码，欢迎下载。

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。