FFT快速傅里叶变换的C++程序,已封装成类,里面有详细的使用说明,特别适合C++Builder等标准编译器使用，还准备了一个小小的PPT(是别人做了ppt,我在网上下后做了修改,适合自学者编写FFT程序时参考)

这里的文件是： 1- load_data：从csv文件导入数据2- 可视化：打印特征分布的直方图。 在名为可视化的文件夹中的训练数据中的两个类。 3-estimate_：估计给定数据的模型4-classify_：根据模型和数据进行分类5-测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器并在可视化文件夹中打印一个名为 (accuracy 1-1000.pdf) 的图6- InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响7-jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率8- 互信息：计算训练数据上的互信息以驱动最可能的依赖特征对。 9- testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，但是根据需要更改开始，步骤和结束！

数学之美：平凡而神奇的贝叶斯定理；概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

朴素贝叶斯价格预测

matlabFFT小波变换-基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法.pdf MATLAB 在小波变换，FFT方面的应用，希望对大家有用

非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序，可直接使用，模式识别

本文介绍了贝叶斯网络在 Matlab 中的应用，以及参数学习的实验。实验中使用了“草地潮湿原因模型”，首先建立了贝叶斯网络并手动构造了条件概率表，然后使用 BNT 中的函数进行样本生成和参数学习。该实验展示了贝叶斯网络在实际问题中的应用价值。

matlab实现傅里叶变换代码Verilog中的Hilbert变换 Verilog中离散Hilbert变换（在信号处理中经常使用）的顺序实现。 包括了整个Xilinx项目，其中一些支持MATLAB代码，以进行十进制到二进制和二进制到十进制的转换，以及绘制输出的图形。 它以32点作为输入（每个输入为32位线），并给出32点（在进行hilbert变换之后）。 这是我花了7天的时间编写的，在此期间，我第一次学习了verilog，快速傅立叶变换算法和其他一些东西。 结果，这种实现方式肯定不是很优雅。 然而，该代码确实在2014年Techkriti年度FPGA设计挑战赛中获得了二等奖，该挑战是IIT-Kanpur年度技术节。