使用NRF24L01+的带负载ACK实现收发双方的数据传输，用的是正点原子的例程来修改的，已在探索者和F4阿波罗开发板上测试完成。NRF24L01+和SI24R1之间测试过，也没问题。

数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

中国科学院大学向世明老师的模式识别导论课程，里面有历次的作业题答案，后面6页是PPT中可能考的例题，把这些搞懂一定拿高分。加油加油。（作业题已经连续4年没有变化了，2018-2022）

第 1 节：法模式好看的代码千篇律，恶的程序升职加薪。该说不说乎是程序员就都知道或者了解设计模式，但部分伙伴写代码总是习惯于把梭。论多少业务逻辑就个类千，这样的

基于matlab平台的：水果分级系统（直径，色泽，缺陷，方法bp，模式识别，带界面，答疑，辅导）

SAR成像模式仿真成像说明及比较，包括条带、滑动和滑动聚束三种模式。

方法二：老毛桃本地模式安装系统

Matlab中的重复模式提取技术（REPET），用于分离音频源。 重复是产生和感知结构的基本要素。 在音频中，混合通常由重复的背景信号与变化的前景信号叠加在一起的结构组成（例如，歌手在重复的伴奏上覆盖变化的人声或与重复的背景噪声混合在一起的变化的语音信号）。 在此基础上，我们提出了重复模式提取技术（REPET），这是一种将音频混合中的重复背景与非重复前景分离开来的简单方法。 基本思想是找到混合物中的重复元素，导出潜在的重复模型，并通过将模型与混合物进行比较来提取重复背景。 与其他分离方法不同，REPET不依赖于特殊的参数化，不依赖于复杂的框架，并且不需要外部信息。 因为它仅基于重复，所以它具有简单，快速，盲目的优势，因此可以完全轻松地实现自动化。 档案： -repet.m：具有REPET方法的Matlab类。 -examples.ipynb：Jupyter笔记本中包含一些示例。 -a

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。