最近在尝试将AE算法改写为分布式架构就先写了个单机版，AE可以用来给数据降维，由于是基于ANN的框架写的所以要是想实现ANN的功能略作修改即可

根据叠加原理，指定母线的电压可以通过根节点在该母线上产生的电压和该母线上的等值注入电流所产生的电压降叠加求得。

包含基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别、基于K近邻分类算法的语音情感识别程序

可支持DB1~DB10的小波阈值降噪，在MyWaveletDenoise中的样例为对数据的降噪，输入输出保存在txt文件中。
同时支持2D小波降噪等。

PID算法巡线详细通俗解析,含口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查　　先是比例后积分，最后再把微分加　　曲线振荡很频繁，比例度盘要放大　　曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳　　曲线偏离回复慢，积分时间往下降　　曲线波动周期长，积分时间再加长　　曲线振荡频率快，先把微分降下来　　动差大来波动慢。
微分时间应加长　　理想曲线两个波，前高后低4比1　　一看二调多分析，调节质量不会低

这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；
利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

基于matlab的小波软阈值和硬阈值图像降噪。
代码可以直接运行，只需要修改下原图片地址。

AB1526是新一代的单芯片音频解决方案，里面内置了用于高保真音频应用的基带和发射器。
AB1526支持蓝牙4.2双模认证，支持HFP1.6，AAC解码器并支持双路麦克风定义的宽带语音，以获得更好的降噪和回声消除性能。

通过特征空间的降维，消除人脸特征之间的关联性，同时用降低了维数，避免了维数灾难。
比较好的方案。

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。