MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB(Mattrix Laboratory,矩阵实验室）是美国 Mathworks公司开发的应用软件，具备强大的科学及工程 计算能力，它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算 能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能 和方便的程序设计能力。它的应用领域十分广泛，主要包 括：数学计算和分析、自动控制、系统仿真、数学信号处 理、图形图像分析、数理统计、人功智能、虚拟现实技术、金融系统等。 MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB用来做数据挖掘，特别是利用其简单的矩阵语言 加工具箱函数来实现数据挖掘算法，非常合适。 Statistics Toolbox和Neural Networks Toolbox可以用来 实现回归和分类；Optimization Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox可以帮助 聚类算法进行最优化运算；Fuzzy Logic Toolbox可以进行 规则推理。 MATLAB的数据挖掘功能 �常用函数： kmeans() k-均值聚类 treefit() 决策树回归或分类 svmclassify() 支持向星机分类 knnclassify() k-近邻分类 crossvalind() 交叉验证试验 基千MATLAB的混合编程 基于MATLAB的工具箱函数实现混合编程的方法很多， 如：基于Matlab C/C++ 数学库、基于Matlab Engine、基于ExcelLink、基于COM/Excel生成器、基于 Matlab web server、基于自动化链接、基于Matlab的 DDE功能、基于MATLAB Builder for Java，等等，都 可以实现混合编程。

MATLAB软件中乘法代码快速BTTB 使用块Toeplitz进行矩阵的快速乘法Toeplitz块结构此MATLAB软件提供的功能可生成用于重力和磁数据正向建模的内核。 生成完整矩阵以进行比较 还生成了快速BTTB实现所需的转换矩阵 提供了一个脚本，用于测试软件的重力和磁核。 运行Testing_Script.m并确保所有函数和脚本都在同一目录中 运行Test_plot以获取效率图 建议初始运行，下限= 1，上限= 2，填充= 1。 这将验证代码是否正确运行。 然后以低比例= 1，高比例= 2，填充= 2运行。 这等效于添加了填充的运行。 最终运行（昂贵），下限= 1，上限= 12 （选择填充= 1表示无填充） 所有这些都在可在arxiv（）有效地评估重力和磁核的教程和开源软件（2019）Jarom Hogue，Rosemary Renaut和Saeed Vatankhah上找到的论文中进行了描述 脚本：（显示如何使用功能） Testing_Script.m：测试所选参数选择的代码。 Test_Efficiency.m：计算使用FFT和不使用FFT的时序。 Test_plot.m：运行

大学生matlab课程设计一条龙服务，内含代码，课程论文报告。

语音合成软件 本页介绍了如何使用简单的 MATLAB 接口连接到 eigenvoice 软件以基于 Grid 语料库生成语音的示例。 该软件仅在 Linux 上进行过测试，它需要 Perl、HTK、SPTK 以及 SoX 包的存在。 SYNTH 软件可以在这里下载。 发布信息 当前版本是 0.1 。 除了下载 SYNTH 软件外，您还需要获取下面指定的工具箱。 工具箱 版本 1.12 0.161 这是 Interspeech 教程的第一个版本。 安装 确保路径中包含以下二进制文件：HMGenS（来自 HTK）、excite、mglsadf（来自 SPTK）。 使用 gcc (gcc -o f2s f2s.c) 编译文件 f2s.c 并确保它在路径中。 例子 有两个主要的演示文件， >> demEigenvoiceLatent 用于可视化特征语音的潜在空间和 >> demPr

基于MATLAB的语音识别，dtw算法

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