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本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

vc运行库合集（9、10、11、12、14）x86&x64;：共有vc9（2008）、vc10（2010），vc11（2012），vc12（2013），vc14（2015）的x86和x64十个版本。

博途PLC1200 1500PLC S 型速度曲线变频器控制应用（ SCL代码)西门子运动控制程序，点开即可仿真运行 在PLC+变频器+三相异步电机的控制结构下，实现被控制对象速度、位置的平滑过渡，并减少对机械系统造成的冲击。 西门子S7_1500、丹佛斯变频器FC302、SEW三相异步电机；程序的实现是基于 Sinx*Sinx 的 S 型速度曲线的生成并仿真测试运行 ，其有以下优点： ①由于 Sinx*Sinx 曲线具有的一阶二阶连续性，加速度和加加速度都符合正 余弦特性，相比传统的S曲线其加加速度并不连续而系统柔性受到一定限制的特点，尽可能的保证了加减速过程的平滑稳定。 ②同时由于Sinx*Sinx 曲线加速度先增加后减小到的特征，整条曲线不用再分成七段或五段计算而采用传统速度曲线的三段速。 声明: 本程序直接用学习和理解实现思想，严禁直接用于项目，出现问题后果自负~ PLC的S型曲线案例并且结合实际工厂应用。 注意： ①电脑仿真没有实际CPU扫描的速度快，中断间隔时间<2ms，仿真时中断程序的执行时间不会减小 ②HMI仿真刷新频率最快为100ms，仿真曲线不能按程序实际刷新速率

Linux下打包发布QT程序，并运行在其他没有安装QT环境或多个QT环境的linux系统上

我已将C51工程文件以及Proteus文件都上传，除此之外还有C语言、STC8H8K系列等源码，所有资源均为免费下载，欢迎各位亲手尝试。 感谢各位观看！

用QGraphicsView模块实现的拖拽demo

针对现有液压支架电液控制系统缺乏支架运行状态远程监测功能的问题,开发了一种基于双RS485总线的液压支架运行状态监测系统。该系统采用增强型RS485串口通信方式,数据传输速率达10Mbit/s;采用双RS485总线通信模式,可并行执行在线监测和远程控制任务;硬件电路设计采用光耦隔离电路、防高压侵入电路和故障保护电路等抗干扰措施,通过了GB/T 17626.5—1998中的浪涌(冲击)抗扰度试验。实验室及现场调试结果表明,该系统实现了液压支架运行状态的远程在线监测功能,实时性及抗干扰能力强。

本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

刘龙彬老师在黑马程序员主讲的大事件后端项目，深入运用了SpringBoot技术栈，展示了高效的后端开发实践。该项目不仅涵盖了数据库管理，还通过SpringBoot简化了开发过程，提升了整体项目的性能和稳定性。