FFT的正反变换，使用C++便携，里面有作为例子的音频

在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。头文件中还包括了FFT类的使用方法。 此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。

针对蓄电池常见的充放电过程，本文介绍了一种基于DSP的双向升降压DC/DC变换器。电路采用全桥式拓扑结构，通过双闭环串级PWM控制

机器视觉Halcon投影变换 *关闭当前显示窗口，清空屏幕 dev_close_window () *读取测试图像 read_image (Image_display, 'data/display.jpg') *将图像转化为灰度图像 rgb1_to_gray (Image_display, GrayImage) *获取图像的尺寸 get_image_size(Image_display,imageWidth, imageHeight) *新建显示窗口，适应图像尺寸 dev_open_window (0, 0, imageWidth, imageHeight, 'black', WindowHandle1) dev_display (GrayImage) *初始化角点坐标 XCoordCorners := [] YCoordCorners := [] *阈值处理，提取较暗的区域 threshold(GrayImage,DarkRegion,0, 80)

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

一个matlab程序-基于小波变换与神经网络的图像压缩

本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征，基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中，一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示，然后通过训练多个神经网络，并应用神经网络集成的方法将其结果合成，对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验，实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五。

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能

逆变换样本v1.1 逆变换样本是一项技术的简单Python实现，该技术允许从任意概率密度函数中进行抽样。 安装 要安装，请执行 git clone https://www.github.com/peterewills/itsample /path/to/itsample 用法 要使用该软件包，您必须将其位置添加到Python路径中。 可以在解释器中完成以下操作 >> import sys >> sys.path.append('/path/to/itsample') 采样器可以按以下方式使用： >> import numpy as np >> pdf = lambda x: np.exp(-x**2/2) # unit Gaussian, not normalized >> from itsample import sample >> samples = sample(pdf,100