Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

基于pytorch + CNN的猫狗图像识别源码+全部数据（高分期末大作业）.zip这是一个98分的期末大作业项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 基于pytorch + CNN的猫狗图像识别源码+全部数据（高分期末大作业）.zip这是一个98分的期末大作业项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！基于pytorch + CNN的猫狗图像识别源码+全部数据（高分期末大作业）.zip这是一个98分的期末大作业项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！基于pytorch + CNN的猫狗图像识别源码+全部数据（高分期末大作业）.zip这是一个98分的期末大作业项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计

STM32F103ZET6移植AD7190驱动，cubeIDE编写，重要函数已编译，可自行配置

本文提出一种基于核SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)的分类方法来处理支持向量机(SVM)在非平衡数据集上的分类问题.其核心思想是首先在特征空间中采用核SMOTE方法对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和特征空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练.实验表明,核SMOTE方法所合成的样本质量高于SMOTE算法,从而有效提高SVM在非平衡数据集上的分类效果.

人脸识别领域经典数据集LFW数据集，包含13234张人脸图像

yolov5 yolo yolov7 明火烟雾 AI

数据来源 Google Earth Engine云计算平台，Sentinel-2遥感影像 数据产生或加工方法 首先基于Google Earth Engine云计算平台和Sentinel-2遥感影像构建了多维时间序列分类特征集；结合地面调查和Collect Earth、历史时期谷歌高清影像和目视解译的方法收集大量的地面样本点；然后利用随机森林模型、特征优选算法，自2017年起逐年绘制作物类型分布图；最后，利用历史时期的分类模型和分类器迁移思想，实现无样本年份农作物信息提取。 数据空间投影 Projected Coordinate System：WGS_1984 _UTM_Zone_51N Geographic Coordinate System：WGS_1984

MPU6500数据手册和寄存器映射手册（英文版）

西德克萨斯中质原油流产生于德克萨斯州和俄克拉荷马州南部，其作为一种标记定价的原油流只在俄克拉荷马州库辛的现货市场中交易，也就是说该价格可以作为美国国内原油价格的最重要组成部分。 WTI价格数据是月度价格，始于1986年1月，止于2014年11月，并不存在缺失值。值得注意的是它是现货的价格，单位是美元每桶。数据来源于FRED economic Data。 美国年原油消耗量大约73亿桶，高居世界第一，而美国能源部战略石油储备也有10亿桶之多，能源似乎能够成为美国经济发展的风向标。很多关注纽约的WTI原油走势的投资者通过观察原油库存的简单变化，然后希望能把握这些变化关系来分析油价的变动。但如果我们对原油价格的时间序列进行分析，也许找出模型拟合数据的走势，甚至预测原油价格在未来的变化。 本文主要使用ARIMA和GARCH对西德克萨斯州的中质原油价格进行拟合，并最终通过预测的误差率来选择合适的模型，将一个时间序列的分析过程完整地呈现出来，为以后的学习和工作提供参考。

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