(完整word版)模拟夫琅禾费衍射的matlab源代码.doc

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

元启发式算法，Matlab源代码，蛇优化算法（Snake Optimization，SO）。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。

使用该代码，可以测出语音过零率，并绘制出其图形

DFT的matlab源代码频谱图 提取音频信号（wav）并将其转换为频谱图。 用Go编程语言编写。 安装 git克隆 例子 python3 sine_wav.py && ../../xigh/spectrogram/spectrogram -hamming -hideavg -bins = 256 sine.wav 用法 ./specgramgram [options] input_file.wav -preemp float64 set pre-emphasis parameter (0 means no pre-emp) -rectangle disable hamming window support -BG0 string set background color 0 (default "000000") -BG1 string set background color 1 (default "333") -BG2 string set background color 2 (default "447744") -FG0 string set forground color 0

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf

差分进化算法的MatLab源代码,可供研究者和编程者参考 差分进化算法的MatLab源代码,可供研究者和编程者参考

FYP_code Final Year Project Multi-Pedestrian tracking MATLAB 源代码

DFT的matlab源代码傅立叶和希尔伯特变换 分析信号的工具 目前有3个文件。 FFT.cpp是快速傅立叶变换的一个实现（仍然缺少逆变换实现），在main函数中有一个示例，该示例使用转换后的数据向量写出一个文件。 hilbert c ++。cpp是Hilbert变换的实现（使用DFT而不是FFT，仍然尝试在此处实现FFT而不是DFT）。 modulation.cpp是AM调制的一种实现方式，用于信号分析，包括SSB调制及其各自的解调。 请注意，在最后一个文件中，我使用了hilbert c ++。cpp中定义的函数，因此，如果要使用在那里定义的函数，则必须将其作为头文件.h包括在内。

DFT的matlab源代码kfr-fft 高度优化的FFT KFR是快速，现代的C ++ DSP框架，DFT / FFT，音频重采样，FIR / IIR滤波，Biquad，矢量函数（SSE，AVX） 特征 FFT针对SSE2，SSE3，SSE4.x，AVX和AVX2处理器进行了优化 双精度和单精度 表演 FFT（双精度，大小范围从1024到16777216）有关基准测试过程的详细信息，请参见。 先决条件 macOS：XCode 6.3、6.4、7.x，8.x Windows：MinGW 5.2和Clang 3.7或更高版本 Ubuntu：GCC 5.1和Clang 3.7或更高版本 CoMeta元编程库（已包含） 测验 执行build.py以运行测试或从tests目录手动运行测试 在以下系统上测试： OS X 10.11.4 / AppleClang 7.3.0.7030031 Ubuntu 14.04 / gcc-5（Ubuntu 5.3.0-3ubuntu1〜14.04）5.3.0 20151204 / clang版本3.8.0（tags / RELEASE_380 / final