动机 当我在进行数据挖掘课程的第三个家庭作业：将简短的文本聚类时，我在参考资料部分找到了这篇论文，原来是张老师在课堂上推荐的。 因此，我当然要借助在线资源来实现自己提出的GSDMM算法。 注意 该实现仍在进行中。 资料格式 vacabulary.json ，每行带有一个单词及其对应的id。 train_tokens.json ，每行带有一个doc-id及其令牌列表。 train_topics.json ，用于验证。 参考 纸 Yin，J. and Wang，J.，2014年8月。 基于Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类方法。 在第20届ACM SIGKDD国际会议上，有关知识发现和数据挖掘的会议（第233-242页）。 Nguyen，DQ，Billingsley，R.，Du，L.，＆Johnson，M.（2015年）。 用潜在特征词表示法改进主题模型。 ，3，299-313

为了将Sigma-Delta ADC中的SDM（Sigma-Delta Modulator）的输出码流降采样以达到Nyquist采样频率，基于实际的AUDIO CODEC项目，本文对两种数字滤波器（FIR（Finite Impulse Response）和IIR（Infinite Impulse Response））的MATLAB设计进行了描述和比较。其所需处理的SDM输出码流的过采样频率为11.2896MHz，数字滤波器完成256倍的降采样最终达到采样频率为44.1MHz，在音频范围内其最终仿真结果均达到SNDR在14bits以上。

TINA下绘制的用电压互感器采集220v电压信号的隔离放大电路。前级利用2mA/2mA电压互感器采样，将电压放大至0~3V。

适合DSP入门学习,完整的工程，可直接运行

采用软件启动的方式，适用于为了解F2812内部AD运行方式的初学者，同时为了得到更准确的采样值，采用多个通道采样同一个信号再取平均值进行滤波的方式，效果不错

STM32进行ADC高速采样同时进行DMA传输的源代码

本文中数学建模开始，对采样过程中的时钟抖动进行了分析，并通过建立的数学模型进行了matlab仿真，将仿真结果过与理论结果进行了分析和讨论，对于深入学习时钟抖动对采样过程的影响是一份很好的资料

ST FOC算法，无感模式，单电阻采样例程 电机库文件，包含.c和.H

G711A 音频数据 8000采样 精度16bit 单音

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