MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

设计一个系统：串口接收频率、相位控制字，控制的DAC输出波形（正弦波、三角波、锯齿波、方波、直流）设计中取DAC输出时钟为50MHz，波形存储深度为512点（取信号的一个周期），用matlab生成mif格式的文件分别存储正弦波、方波、三角波、锯齿波的数据。
含testbench，已在开发板上验证。

信息熵程序下载！信号处理，图像处理，基于小波变换之后的连续特征提取，可以作为一个后续的工作，对信息的敏感度特别有效，希望能够采纳，提取信号特征有用，采纳，采纳，很实用很实用很实用很实用。

C#实现一维离散小波变换，选用mallet小波，变换后得到cA（低频和cD（高频）部分

雷达系统分析与建模DavidK.Barton中文版PDF格式《国防电子信息技术丛书：雷达系统分析与建模》在全面归纳雷达系统原理的基础上，对雷达性能进行了分析与数学建模。
全书前6章为基础理论部分，包括：雷达距离方程，目标检测理论，目标、杂波和干扰分析，雷达天线分析，雷达信号波形设计和信号处理，传播特性分析。
第7章和第8章分别介绍了雷达监视、雷达测量与跟踪方法。
最后一章对雷达损耗进行了分析。
《国防电子信息技术丛书：雷达系统分析与建模》覆盖了雷达系统性能分析和数学模型建设，内容系统、完整。
每章后都附有参考文献、习题、仿真程序及其说明，便于读者进一步学习和研究。

比较好的基于小波分析的图像处理算法，含有matlab程序源码

在STM32F103单片机最小系统上测试FreeRTOS系统代码，总共8个任务。
任务1：扫描按键，并通过任务通知模拟消息邮箱发送按键值。
任务2：通过任务通知接收按键值，并做出相应的动作。
任务3：LED灯1s中闪烁一次用于指示工作状态任务4：定时器1的通道1和通道4输出占空比可变得PWM波。
任务5：定时器3的通道3和通道4输出占空比可变得PWM波。
任务6：通过DMA读取6个通道ADC的采样值，将采样结果发送给队列任务7：通过队列读取6个通道ADC的采样值，并通过串口1打印出来。
任务8：通过串口3输出固定数据。

很好的利用小波矩实现的特征提取方法，供大家借鉴下

作者:WilliamH.Press/BrianP.Flannery/SaulA.Teukolsky/WilliamT.Vetterling本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。
其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。
全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。
本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。
这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
本书可作为从事科学计算的科技工作者的工具书，计算机软件开发者的参考书，也可以作为大学本科生和研究生的参考书或教材。

使用最小二乘法对采样后的信号进行参数估计。
可以有效识别原始信号基波以及各次谐波的幅值和相位。
文件包括供Matlab使用的两个m文件，以及参考的两篇文献，帮助大家更深入地理解。

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。