云南大学软件工程专业的数据挖掘各个实验（包含7个实验） 实验一： 一、 实验目的 1. 掌握朴素贝叶斯算法。 2. 选择一种编程语言应用朴素贝叶斯算法。 二、 实验内容 1．在一个简单的、虚拟的数据集（训练集）上应用离散型朴素贝叶斯模型。该数据集如下： 2．构建预测数据集，并在数据集上应用离散型朴素贝叶斯模型。 帅，不好，矮，不上进，不嫁 不帅，好，矮，上进，不嫁 帅，好，矮，上进，嫁 不帅，好，高，上进，嫁 帅，不好，矮，上进，不嫁 不帅，不好，矮，不上进，不嫁 帅，好，高，不上进，嫁 不帅，好，高，上进，嫁 帅，好，高，上进，嫁 不帅，不好，高，上进，嫁 帅，好，矮，不上进，不嫁 帅，好，矮，不上进，不嫁

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200W求计算机“基本模型机设计与实现”实验报告(发帖人MP:1072001)(0MP) 基本模型机设计与实现 实验目的：在掌握部件单元电路实验的基础上，进一步将其组成系统构造...

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1. 基于扩散模型实现的图像恢复代码，只需要修改数据集路径就可以在去雨、去雾、去雪等多个图像恢复任务上直接使用； 2. 附有详细的实验操作流程，以及参数路径等修改方法； 3. 代码训练和测试完整可运行； 4. 对于有需求的可以直接拿来在自己的任务上训练和测试； 5. 附有一些注释，其他地方不懂的可以参考博客https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/128959995学习； 6. 附有 python 版本常用的 psnr 和 ssim 计算方法； 7. 敲代码不易，还请多多支持； 8. 若经济有限可以私聊我。

第4章行人步频探测和步长估计 第4章行人步频探测和步长估计 在行人航迹推算PDR算法中，步行速度和距离的确定，不再使用惯性导航 对加速度积分的方法，而是利用步态信号的周期性和信号统计特征与行走速度相 关的规律，采用步频探测和步长估计的方法。本章将回顾目前存在的步行速度和 距离估计算法，介绍基于多传感器平台MSP加速度计的步频探测算法和步长模 型，详细说明引入肌电信号EMG进行步频探测和步长估计的方法，并通过大量 的实验论证各种算法和模型的有效性。 4．1 传统步频探测算法和步长估计模型 如第二章介绍，在个人导航中，当GPS接收机无法正常工作时，使用自包 含传感器来辅助导航定位任务。传统惯性积分机制因为低成本加速度计的误差太 大而不可用，必须考虑其它替代方法。于是有学者根据行人步态的运动生理学特 性，提出了通过步频探测和步长估计间接地确定步行速度和距离的方法，从而避 免了积分机制对初始对准过程的苛刻要求和误差随时间累积的弊端。 然而，尽管加速度信号波形随着个人行走呈现出周期性的特征，加速度计放 置在人身上不同部位其波形和周期明显不同，如上半身的加速度波形没有stance 阶段，下半身的加速度信号具有双峰等。首先明确复步和单步的定义。复步 (Stride)，又叫跨步，其步长指从一只脚脚后跟着地到相同脚再次着地的距离。 单步(Step)，其步长指一只脚着地到另一只脚着地之间的距离。1个复步等同于 1个完整步态(Gait Cycle)，等于2个单步(Chai，2004)。当加速度计放置在人 上半身时，其测量的信号表现出与单步对应的波形，而放置在下半身时，其测量 的信号波形随该条腿对应复步变化，可参考图2．7。 由于加速度计测量的信号包含地球重力分量，受到仪器测量噪声和行走时身 体抖动的影响，开始步频探测前，一个必要步骤为信号预处理，剔除重力分量， 消除噪声，使加速度波形特征变得更清晰，如一个跨步对应信号经过降噪后从多 峰变为单峰。常用的预处理方法有：多点平滑(Fang et al，2005)，低通滤波(Jee et al，1999：Mezentsev，2005b)，差分处理(Weimann et al，2007)，小波去噪 (Ladetto，2000)等。 针对人身体不同部位加速度波形不同的特点，目前存在大量步频探测方法， 但是部分步频探测算法应用于具体某一类波形。目前常用的步频探测算法有： 峰值探测法(Peak Detection)：针对人体行走时上半身加速度信号每步呈现 39

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(寄存器版本，适合精英STM32F1开发板)ov7725摄像头实验，最近需要使用到ov7725摄像头来进行作业设计，此处给出f1精英版的ov7725驱动程序，可以用来进行图像识别处理

HCIP-Security_培训PPT及实验手册_V3.0