本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

matlab R2013b 的破解文件，里面有非常详细的破解方法，自己能看懂

matlab分时代码topopt99 C / C ++中的一个简单易破解的topopt代码 该代码直接来自于出色的入门论文： 用MATLAB编写的99行拓扑优化代码结构和多学科优化21（2），2001，pp.120-127 由Ole Sigmund撰写。 很久以前，我在C / C ++中重新实现了它。 我认为出于教育目的共享它是有意义的，因为我发现它作为拓扑优化的起点非常有用，并且可以直观了解拓扑的实际工作方式。 此更新版本使用LibSL-small和Eigen。 是的，它需要超过99行C / C ++ ;-) 如何 克隆回购 克隆子模块（git子模块init； git子模块更新） 用CMake编译 运行时，每次迭代时，结构的tga图像都会输出到当前目录中

图像处理技术的基础函数，进行图像直方图均衡化的必要函数。代码质量很高，可作为MATALB程序代码编写的规范模板。

能量存储是电动汽车的重要方面，而功率转换器在优化功率传输和确保电动汽车的整体性能方面起着至关重要的作用。 在该项目中，提出了一种双向电压源逆变器（VSI）用于功率传输。 该转换器的主要优点在于，无需使用额外的整流器，即可在制动条件下实现超级电容器能量的再生。

电动车再生制动能量simulink仿真，可自行设置转矩、额定转速等。但随设置的改变仍需调节SVPWM控制参数

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