IEEE Standard for Local and metropolitan area networks— Virtual Bridged Local Area Networks Amendment 4: Provider Bridges

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介绍： 这是网络模拟器ns-3中用于开发WLAN IEEE 802.11ad / ay标准的存储库。 11ad和11ay标准都支持未经许可的60 GHz频带中的无线网络。 我们的实现为大型密集无线网络（包括具有异类功能和约束的设备组成）执行高保真度仿真铺平了道路。 有关该项目的更多信息，请参阅下面的出版物。 新版本： 我们很高兴在网络模拟器ns-3中共享我们的IEEE 802.11ay模块的第一个预发布版本。 我们在这里列出了一些新功能： IEEE 802.11ay PHY帧结构，新的MAC帧格式和新的信息元素。 先进的波束成形技术（EDMG BRP PPDU和短SSW帧）。 通道绑定最多四个通道。 IEEE 802.11ay中所有通道配置的通道传输掩码。 SU-MIMO波束成形训练和信道访问过程。 MU-MIMO波束成形训练程序。 MIMO QD通道接口。 MIMO通

matla实现的行人检测，使用hog+adaboost的方法，内附程序运行时所需的大量训练及检测图片

基于51单片机的ad采样转换，及烟雾报警。并附有声光报警电路。

ADC采样_段码LCD显示， 采用Library开发，

自己整理和在网上下载的库文件，很全面，基本的都包含了

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hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目：分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲，这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM，以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码，我们使用GMM / BMM进行初始化，这可以缩短训练过程。 在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中，在其中展开了所有代码，包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层，使用BMM来进行第二层的初始化。 （请注意，初始化非常重要，有关更多详细信息，请参阅Sohn等人的论文：“有效学习稀疏，分布式，卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo，要训练卷积深度信念网络，您可以进行分层预训练，这意味着首先训练第一层，训练后冻结第一层的参数，然后训练第二层....） 在第二部分中，我们尝试识别此图像中的细菌种类，因此我们手动标记前景斑块，并将其标记为17类，因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也将它们考虑在内，因此，共有18个课