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pls
- 偏最小二乘回归，里边有若干相关因素，分别输入历史数据，并与待预测量进行偏最小二乘回归，拟合出方程，从而进行预测(Partial least squares regression)
stm32+w5500+24c16+md5
- 通过w5500芯片建立socket链接，并且MD5算法加密，并用24c16在掉电时存储小量数据(Through the w5500 chip to establish socket link, and MD5 algorithm encryption, and 24c16 in the power down when the storage of small amounts of data)
jqvopf5
- 这是一个显示数据变化量的小控件,能显示棒图和饼图,可以进行简单应用()
rmpjob
- 这是一个显示数据变化量的小控件,能显示棒图和饼图,可以进行简单应用()
Run_MNIST
- 下载MNIST数据集(手写体数字0-9)后，搭建卷积神经网络，将输入的数据集经过一层一层的卷积，到最后计算交叉熵，用梯度下降算法去优化它，使它变得最小，这就训练出了权重和偏置量，识别的准确率为91%(Download the MNIST data set (handwritten number 0-9), build a convolutional neural network, the input data set by convolutional layers, finally calcul
Desktop
- 求解小波波极大值，利用小波程序分解暂态量的数据，由此获得行波波头(Solving the maximum value of small wave)
图象重建
- 图像重建的最典型的应用是医学上的计算机断层摄影技术（CT技术）。它用于人体头部、腹部等内部器官的无损伤诊断，其基本方法就是根据人体截面投影，经过计算机处理来重建截面图像。在人体中把需要扫描的部分取出一定厚度的断层面，再把断层面分成许多小的方块。当一束较窄的射线通过每个方块后强度就有一定程度的衰减，衰减的量由此方块的分子构成和组织密度决定。如果通过各种角度重复上述过程以获得一系列强度分布曲线，就有可能从这些数据中计算每一方块的衰减量。这样就能够重建断层或三维图像。(The most typical
9718582
- 这是一个显示数据变化量的小控件,能显示棒图和饼图,可以进行简单应用()
最短路径和导航-源码和文档
- 采用Visual Studio 2010基于ArcEngine 10.1开发，采用C#开发语言，基于.Net Framework 4.0运行环境.可以打开ArcGIS支持的所有数据格式，支持将数据保存为mxd地图文档。支持图层移动，渲染功能，支持常用的GIS操作，如放大、缩小、漫游等。能够查看矢量图层的属性表，并进行条件选择，在地图上高亮显示。能够显示鼠标当前所指的要素属性信息，鼠标滑过教学楼可以显示其名字和类型（通过配置实现，本软件只配置了建筑物图层）。能够进行最短路径分析，根据手动选取的起止
OFDMSignalDetection-master
- 程序实现的主要功能： OFDM调制识别：研究了基于高阶累量和基于小波变换的OFDM信号和单载波调制信号的识别算法，仿真分析了两种算法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下的信号识别性能。 OFDM参数估计：研究了基于Welch算法和AR模型法求解功率谱进而估计信号带宽的算法，对两种算法的估计性能进行了比较；根据OFDM信号的循环平稳性研究了基于循环谱的载频估计算法；根据 OFDM信号的自相关性研究了基于可变延时自相关和固定延时自相关的FFT相结合的算法，估计了OFDM信号的有效数据长度、符号
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称
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