matlab 构建小波基矩阵

物联网感知层 一、概述 物联网是"传感网"在国际上的通称，是传感网在概念上的一次拓展。通俗地讲，物 联网就是万物都接入到互联网，物体通过装入射频识别设备、红外感应器、GPS 或其他 方式进行连接，然后通过移动通信网络或其他方式接入到互联网，最终形成智能网络， 通过电脑或手机实现对物体的智能化管理和信息采集分析。 物联网应该具备三个特征，一是全面感知，即利用RFID、传感器、二维码等随时随 地获取物体的信息；二是可靠传递，通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息 实时准确地传递出去；三是智能处理，利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对 海量数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。 在业界，物联网大致被公认为有三个层次，底层是用来感知数据的感知层，第二层 是数据传输的网络层，最上面则是内容应用层。其中感知层由各种具有感知能力的设备 组成，主要用于感知和采集物理世界中发生的物理事件和数据。感知层至关重要,是物物 相连的基础,是实现物联网的最底层技术。物联网感知层是物联网络建立的基础，深入的 了解物联网感知层的网络层部分为建立低成本、高效、灵敏的物联网络提供一定的一局 。感知

（物联网）小学感知校园物联网技术方案 某试验小学"感知校园" 物联网技术方案 中国物联网研究发展中心 北京泛联至诚科技有限公司 二零一零年 八月 目录： 引言 4 第1章 项目背景 5 第2章 需求分析 6 第3章 "感知校园"物联网解决方案 7 3.1 "感知校园"总体架构 7 3.2 物联网应用平台总体架构 9 3.3 物联网应用平台技术架构 10 3.4 "感知校园"物联网平台特点 11 3.4.1 架构完整清晰 11 3.4.2 标准化程度高 11 3.4.3 统一的信息模型 11 3.4.4 高实时性和可靠性 11 3.4.5 高度灵活扩展 12 3.4.6 丰富的接入手段 12 第4章 "感知校园"智能安防平台软件系统 12 4.1 概述 12 4.2 系统功能 12 4.2.1 接入层 12 4.2.2 事件引擎 12 4.2.3 配置管理 13 4.2.4 电子地图 13 4.2.5 视频监控 13 4.2.6 告警管理 13 4.2.7 设备联动 13 4.2.8 统计报表 13 4.2.9 安全管理 13 4.2.10 系统管理 14 4.3 总体界面 14 第5章

频谱资源匮乏是目前通信领域遇到的一个难题，缓解频谱资源短缺的一个有效方法是频谱感知技术，它可以实现频谱的动态利用，提高频谱的利用率。首先介绍了能量检测法、匹配滤波检测法以及循环平稳特性检测法3种单用户谱感知技术，然后研究了协作频谱感知技术的系统结构和感知模型，最后基于能量检测法的协作频谱感知中的“K-N”融合准则进行仿真，结果表明，当K=[N+1/2]时，协作频谱感知的性能达到最优。

上下文感知计算是普适计算研究中极为活跃的核心技术之一，其模型存在处理不完备、不有效的问题。owl 语言是以描述逻辑为理论基础构建的本体表示语言，满足了用于知识共享和上下文推理的本体建模。通过对一种上下文计算模型的分析，给出了使用OWL 语言对上下文计算的建模和推理进行分析的方法。

多输入多输出不连续正交频分复用（MIMO NC-OFDM）系统是认知无线电（CR）系统的常用体制，由于授权用户占用而导致的载波不连续情况下的信道估计是影响该系统性能的关键技术问题。提出一种基于压缩感知（CS）的MIMO NC-OFDM 系统的信道估计方法——稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。SAMP 算法在重构过程中先对信号稀疏度进行初始估计，然后自适应调整步长逐步逼近信号，相较于其他贪婪算法，能够在稀疏度未知的情况下准确重建稀疏信号。仿真结果表明，SAMP算法提高了重构精度，在实际应用中易于实现。

压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样，通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法，正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN

压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样，通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法，正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法(由E. van den Berg and M. P. Friedlander 提供)。

资源包含文件：设计报告word+Java开发的APP源码+Python代码及数据+项目截图 城市感知（Urban perceptions）指的是居民对于城市场所的心理感受，对于城市规划和公共卫生领域有着重要的作用。通常可将对城市场所的心理感受分为beautiful、boring、depressing、lively、safety和wealthy六类。传统上，由于缺乏高通量方法、样本不足，人们对城市感知评估的仍然困难。鉴于这些调查方法成本高、耗时长，因此亟需一个高效率的框架来优化城市感知评估过程。笔者在此提出一个基于卷积神经网络的城市感知分析框架。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122449534?spm=1001.2014.3001.5502