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安卓期末大作业-垃圾分类助手（免积分下载） 压缩包内包含源代码，项目文档，apk文件，运行各个界面截图。app使用的是sqlite数据库，使用的核心类及其组件：Base Adapter，Fragment，View Pager，Alert Dialog.Builder，Option，Animation Draw able（关键帧动画），Media Player（视频），Count Down Timer（倒计时 广告页用），Spinner等 该分类助手的功能是管理员先登录进入后台界面，将数据录入数据库，管理员可进行增删改查操作，用户可在前台页面通过垃圾分类查垃圾也可通过垃圾查分类，可以浏览后台管理员录到数据库中的新闻。 该分类助手在上传头像时是通过跳转到手机图库选择照片，然后保存的时候是通过该图片的uri录入数据库，显示图片则是从数据库读取uri并显示。 以上所述功能均实现正常 详见 https://blog.csdn.net/weixin_59538558/article/details/131029604

在复数领域，分数形式的复数经常出现在各种计算中，包括电路理论、信号处理以及量子力学等。本文将详细探讨分子和分母都为复数的分数复数的模值（模）和相角（幅角）的计算方法。 我们了解复数的基本表示。一个复数可以表示为 \( z = a + jb \)，其中 \( a \) 是实部，\( b \) 是虚部，\( j \) 是虚数单位，满足 \( j^2 = -1 \)。复数的模值（也称为幅值或绝对值）是 \( |z| = \sqrt{a^2 + b^2} \)，相角（幅角或arg）是 \( \arg(z) = \arctan\left(\frac{b}{a}\right) \)。如果 \( a \) 为负，幅角需要加上或减去 \( 180^\circ \) 或 \( \pi \) 以确保其在 \( [0, 2\pi) \) 范围内。 现在我们来分析分母含有虚部的情况： 1. 分子为实数： - 如果 \( s = A(a + jb) \)，模值为 \( |s| = A\sqrt{a^2 + b^2} \)，幅角为 \( \arg(s) = -\arctan\left(\frac{b}{a}\right) \)。 - 如果 \( s = A(a - jb) \)，模值相同，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{b}{a}\right) \)。 - 如果 \( s = -A(a + jb) \)，模值不变，幅角为 \( \arg(s) = 180^\circ - \arctan\left(\frac{b}{a}\right) \)。 - 如果 \( s = -A(a - jb) \)，模值不变，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{b}{a}\right) - 180^\circ \)。 2. 分子为虚数： - 如果 \( s = jda + jb \)，模值为 \( |s| = d\sqrt{a^2 + b^2} \)，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{ab}{d}\right) \)。 - 如果 \( s = -jda + jb \)，模值不变，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{ab}{d}\right) - 180^\circ \)。 - 对于其他两种形式 \( s = jda - jb \) 和 \( s = -jda - jb \)，情况类似，只是幅角需要根据 \( ab \) 的正负进行调整。 3. 分子为复数： - 当分子包含实部和虚部时，如 \( s = c + jda + jb \)，模值为 \( |s| = \sqrt{c^2 + d^2} \sqrt{a^2 + b^2} \)，幅角取决于 \( ad - bc \) 的正负。若 \( ad - bc > 0 \)，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{ad - bc}{cd + ab}\right) \)；若 \( ad - bc < 0 \)，幅角为 \( \arg(s) = \arctan\left(\frac{ad - bc}{cd + ab}\right) + 180^\circ \)。 - 其他形式 \( s = c \pm jda \pm jb \) 的计算类似，关键在于确定 \( ad \pm bc \) 的符号，并相应调整幅角。 计算过程中，我们通常会先化简分母，使其只包含实部，然后应用反余切函数求得幅角。需要注意的是，由于反余切函数的定义域限制，可能需要添加或减去 \( 180^\circ \) 或 \( \pi \) 来确保结果在合适的范围内。 总结来说，分数复数的模值和相角计算涉及复数的加法、乘法和反余切函数。理解这些基本概念和计算规则对于解决涉及复数的复杂问题至关重要，尤其是在工程和科学领域。通过熟悉这些公式和步骤，我们可以准确地处理分母含有复数的情况，进一步推动对复数系统和相关现象的理解。

准比例微分(PD)控制器，也称为准比例积分微分(PR)控制器，是一种常见的控制算法，常用于自动化系统和过程控制中。它结合了比例控制器的即时响应和微分控制器对未来误差的预测能力，但不包含积分部分，因此避免了积分饱和和超调等问题。在数字信号处理器(DSP)和单片机中实现准PR控制器，可以有效地提高系统的稳定性和控制精度。 在提供的"myPR.c"和"myPR.h"文件中，我们可以预见到一个已经封装好的准PR控制器函数。通常，这样的函数会接受几个关键参数来定义控制器的行为： 1. **Kp（比例增益）**：这是控制器对当前误差的响应程度。比例增益越大，控制动作越剧烈，系统的响应速度更快，但也可能增加系统的振荡。 2. **Kr（微分增益）**：微分增益决定了控制器对误差变化率的反应。微分作用有助于提前预测误差并减少超调，改善系统的动态性能。 3. **Ts（采样时间）**：这是控制系统采样的周期，决定了控制器更新其输出的频率。合适的采样时间对于保证系统稳定性至关重要。 4. **wc（截止频率）**：这是微分部分的截止频率，决定了微分作用的强度和范围。过高可能会导致系统不稳定，过低则可能减弱微分效果。 5. **wo（自然频率）**：与系统的固有频率有关，用于调整控制器的响应特性，确保系统在期望的频率范围内工作。 在TI的SOLAR库中未找到此函数，意味着这可能是一个自定义实现，适用于特定的应用场景或为了满足特殊的需求。用户可能需要自行编译和测试这个函数，以适应他们的硬件平台和控制任务。 在实际应用中，设计和调整这些参数是一个迭代过程，通常通过模拟或实地试验来完成。开发者需要考虑系统的稳定性、响应速度、抗干扰能力和目标性能指标。在单片机或DSP中实现准PR控制器时，还需要注意计算资源的限制，如处理速度、内存大小等，确保代码优化且能够在有限的硬件资源下高效运行。 "myPR"代码库提供了一个方便的工具，使开发者能够快速集成准PR控制器到他们的控制系统中，通过调整参数来优化控制性能。无论是用于学术研究还是工业应用，理解并熟练掌握这种控制器的原理和应用都将极大地提升项目实施的成功率。

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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！！