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本文是以在USB设备侧实现对多套USB配置信息的支持，同时利用微软定义的MODs消息作为基础，以实现USB设备自动识别WIN8系统的目的。

自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域，已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点，这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容，并且补充了作者最新的研究成果。

拼音类文件py_class.php源码如下： <?php class py_class{ function py_class(){ $this -> pinyin = array( "a" => array(59371, 41648, 50400, 33157, 41392, 18661, 47599), "ai" => array(19697, 32178, 35504, 36856, 20712, 25068, 28663, 26608, 29399, 19381, 17099, 47497, 30339, 43240, 54250, 56459, 45201, 25

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字 调制方式识别算法 .该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分 类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判 决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力 .仿真结果表明,在具有加性带限高斯 噪声的环境下,信噪比大于等于10 dB时,识别正确率大于90%.

疼痛是一种个人经历，一般被分为急性疼痛和慢性疼痛，可来源于受伤、疾病、手术或其他的健康问题.如果疼痛没有被及时治疗，会对患者的身心健康带来极大的伤害.由于患者自身障碍等问题，患者可能无法自我报告疼痛，而专业人士评估无法保证连续性和客观性.因此，对疼痛自动识别系统的需求日益加大，近十年来，很多研究人员在此领域取得突破性的成果，本文对疼痛自动识别系统进行综述，一方面从疼痛自动识别系统的结构组成方面进行描述，主要包括数据获取、数据预处理、特征提取以及分类等；另一方面从疼痛模态表征多角度进行技术汇总，主要包括行为、语音、生理以及多模态融合等4个方面.本文论述疼痛自动识别系统中的关键技术，并加以对比分析总结出该领域发展的一些挑战和方向.

基于Altera FPGA开发板实现了搭载有软核的车牌实时识别系统。 全国大学生集成电路创新创业大赛。 ARM 片上系统设计挑战赛。 本系统通过 Verilog 在硬件平台实现车牌识别算法。测试识别正确率均在 95%以上，且平均正确率为 98.5%。

语言：MATLAB—交通标志自动识别设计（自动定位，分割，识别，方法模板匹配，可sift，svm等方法，带界面，详细步骤和解析）

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