目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

多重信号分类（music)算法计算波达角(不同信噪比的比较分析）(matlab)

用som进行信号分类的多个实例，matlab语言

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
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73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

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

包括matlabhmm工具箱以及一个应用实例程序是进行信号分类预测的学习工具包括matlabhmm工具箱以及一个应用实例程序是进行信号分类预测的学习工具

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21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36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield

本代码主要是用BP神经网络进行数据分类，代码中是语音特征信号分类

利用BP神经网络的数据分类进行语音特征信号分类，代码完整可运行

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。