基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

110KV单电源环形网络相间接地短路电流保护的设计继电保护课程设计样本.doc

这个数据集是一个典型的欺诈检测数据集，适用于各类数据分析、机器学习和数据挖掘任务，尤其是用来训练和评估模型在金融、电子商务等领域中识别欺诈行为的能力。该数据集包含了大量的交易记录，每一条记录都包含了关于交易的不同特征，例如交易金额、时间、客户身份、购买商品类型等信息。通过对这些数据的分析，可以帮助研究人员和数据科学家训练分类模型，以区分正常交易与欺诈交易，从而提高系统在真实环境中的准确性和安全性。 在实践中，欺诈检测是金融服务领域中至关重要的一项工作，尤其是信用卡支付、在线银行交易以及电子商务平台等，都可能面临欺诈风险。通过应用该数据集进行模型训练和调优，研究人员可以学习如何使用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等，来提高检测系统的准确率和召回率。此外，该数据集也常常用来进行模型的性能评估，包括精度、召回率、F1值、AUC等指标，这些评估指标能够反映模型在检测欺诈交易时的实际表现。 总的来说，这个欺诈检测数据集是一个非常有价值的资源，能够帮助从事数据科学、机器学习、人工智能等领域的研究人员深入理解如何构建高效的欺诈检测系统，同时也为各类实际应用提供

Kaggle 贷款批准预测的数据集是一个典型的机器学习问题，旨在通过分析客户的个人和财务信息，预测他们是否能够获得贷款批准。该数据集的一个显著特点是它具有极度不平衡的正负样本分布，即大部分申请贷款的用户都未获得批准（负类样本），而只有少部分用户获得批准（正类样本）。这种样本不平衡的情况在实际的商业和金融领域中是非常常见的，通常会给模型的训练和评估带来很大的挑战。 对于新手和初学者而言，处理这类不平衡数据集是一个非常好的练习机会，因为它可以帮助你掌握如何应对数据集中的正负样本不均衡问题。 初学者不仅可以提升数据预处理、特征工程、模型选择和调优的能力，还能更好地理解和应用机器学习中处理不平衡数据的技巧和方法。此外，这类任务通常涉及到实际业务问题，帮助学习者将理论与实践结合，提升解决现实问题的能力。 总之，Kaggle 贷款批准预测的数据集是一个非常适合新手练习和学习的数据集，通过对不平衡数据的处理，学习者可以掌握更多数据分析和机器学习的核心技能，同时为今后更复杂的项目打下坚实的基础。

软件工程学生选课系统详细设计说明书样本.doc 本资源是软件工程学生选课系统的详细设计说明书样本，旨在为软件工程学生提供一个实用的选课系统设计指导。下面是该资源中所涉及的关键知识点： 1. 软件工程概论 在软件工程中，软件系统的设计和开发是一个复杂的过程，需要考虑到多方面的因素，包括功能、性能、安全性、可维护性等。软件工程师需要具备系统化的思维和系统设计能力，以确保软件系统的正确性、可靠性和高效性。 2. 软件系统设计原则 软件系统设计的基本原则包括模块化、抽象化、封装化、继承性和信息隐蔽性等。这些原则旨在确保软件系统的可维护性、可扩展性和可重用性。 3. 软件系统架构设计 软件系统架构设计是指对软件系统的总体结构和组件之间的关系进行设计。软件系统架构设计需要考虑到软件系统的功能、性能、可扩展性和可维护性等方面。 4. 软件系统构成要素 软件系统构成要素包括硬件环境、软件环境、数据环境和-personnel 环境等。这些要素之间的交互关系对软件系统的正确性和可靠性产生重要影响。 5. 软件系统设计文档 软件系统设计文档是软件系统设计过程中的一种重要文档，旨在记录软件系统的设计思路、设计原则、设计结果等。软件系统设计文档需要具有清晰性、准确性和完整性。 6. 软件系统测试 软件系统测试是指对软件系统进行功能、性能和安全性等方面的测试，以确保软件系统的正确性和可靠性。软件系统测试需要遵循一定的测试原则和测试方法。 7. 软件系统维护 软件系统维护是指对软件系统进行日常维护、升级和更新，以确保软件系统的可靠性和高效性。软件系统维护需要遵循一定的维护原则和维护方法。 8. 软件项目管理 软件项目管理是指对软件项目的计划、组织、协调和控制，以确保软件项目的成功实施。软件项目管理需要遵循一定的项目管理原则和方法。 9. 软件工程工具和技术 软件工程工具和技术是指用于软件工程的各种工具和技术，包括编程语言、数据库管理系统、软件开发环境等。这些工具和技术对软件工程的效率和质量产生重要影响。 10. 软件工程师职业发展 软件工程师职业发展是指软件工程师的职业生涯发展，包括职业规划、职业发展道路和职业技能提升等。软件工程师需要不断学习和更新自己的技能，以适应软件工程的发展和变化。 本资源提供了软件工程学生选课系统的详细设计说明书样本，涵盖了软件工程的多方面知识点，旨在为软件工程学生提供一个实用的设计指导。

在进行温度控制系统设计的计算机控制技术课程设计时，首先需要明确设计的主体对象为电炉。电炉温度控制的核心在于通过可控硅控制器调整热阻丝两端的电压，改变流经热阻丝的电流，进而影响电炉内的温度。在这一过程中，可控硅控制器的输入电压范围为0至5伏，且与电炉温度0至300℃之间存在对应关系。此外，温度传感器的测量值也会落在同样的电压范围内。对象的特性是积分加惯性系统，其时间常数T1为40秒。 课程设计的主要任务包括：设计计算机硬件系统并画出相应的框图；编写积分分离PID算法程序，并实现从键盘输入PID参数（比例系数Kp、积分时间Ti、微分时间Td、采样时间T以及积分分离系数β）的功能；进行计算机仿真，编写仿真程序，分析Td改变时对系统超调量的影响；撰写详细的设计说明书，说明书应涵盖设计任务、方案比较、系统滤波原理、硬件原理及电路图、软件设计流程及源程序、调试记录与结果分析、参考资料等，并附上芯片资料、程序清单；最后进行总结。 在这一设计过程中，PID控制算法作为核心算法，对控制系统的设计至关重要。PID控制是一种广泛应用于工业过程控制的算法，它包含比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节。其中，比例环节负责根据当前偏差产生控制量以消除误差；积分环节可以消除稳态误差，提高控制精度；微分环节则对系统快速反应、减少超调并提高系统稳定性。然而，在某些情况下，为避免积分环节引起的振荡和系统响应慢的问题，可采用积分分离策略，即在偏差较大时取消积分作用，转而采用PD控制快速稳定系统；而当偏差降低到一定值时再加入积分作用。 为实现PID控制算法，通常需要利用计算机硬件系统进行辅助。硬件系统不仅包括温度测量装置（如热电偶）和控制执行装置（如可控硅控制器），还需要有计算和控制中心，这通常是由单片机或者微处理器来担任。通过编程将PID控制算法嵌入到计算机硬件系统中，单片机能够根据实时采集到的炉温信息，计算出控制信号，快速调节电炉温度至设定值。 在设计过程中，还会用到Matlab软件进行仿真，模拟实际工况，分析控制参数如Td改变对系统超调量的影响。这一步骤对于预测系统行为、优化控制策略至关重要。通过仿真可以预知在不同控制参数下系统可能出现的响应情况，从而在实际搭建系统前做出调整。 一个完整的温度控制系统设计不仅包含了硬件的选择和搭建，还需要软件层面的程序编写和算法实施。此外，系统仿真和数据分析同样重要，它们能够帮助设计者更好地理解和预测系统行为，为实际应用奠定基础。通过这一系列的步骤，可以实现一个高效、稳定、精确的温度控制系统。

使用Python进行MNIST手写数字识别 源代码与数据集 Python-Project-Handwritten-digit-recognizer MNIST 数据集 这可能是机器学习和深度学习爱好者中最受欢迎的数据集之一。MNIST 数据集包含 60,000 张手写数字的训练图像（从 0 到 9）和 10,000 张测试图像。因此，MNIST 数据集共有 10 个不同的类别。手写数字图像以 28×28 的矩阵表示，其中每个单元格包含灰度像素值。 MNIST数据集是机器学习领域一个非常经典的数据集，它被广泛用于训练各种图像处理系统。数据集中的图像均为手写数字，从0到9，共有60,000张作为训练样本，10,000张作为测试样本，总计70,000张图像。这些图像均为灰度图像，大小为28×28像素，每个像素对应一个介于0到255的灰度值，其中0代表纯黑色，255代表纯白色。MNIST数据集的10个类别对应于10个数字。 在机器学习和深度学习的研究与应用中，MNIST数据集扮演着极为重要的角色。由于其规模适中、特征明确，它成为了许多算法验证自身性能的理想选择。尤其对于初学者而言，通过接触MNIST数据集可以更快地理解并实践各种机器学习算法和深度神经网络模型。 使用Python进行MNIST手写数字识别通常会涉及以下几个步骤：首先是数据的导入和预处理，接着是模型的设计，然后是训练模型，最后是模型的评估和预测。在这个过程中，数据预处理包括对图像进行归一化处理，使所有像素值介于0到1之间，以减少计算量和避免过拟合。模型设计方面，可以采用经典的机器学习算法，如支持向量机(SVM)，K近邻(KNN)算法，也可以采用更为复杂和强大的深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)。 在实际编程实现中，可能会用到一些流行的Python库，如NumPy、Matplotlib用于数据处理和可视化，Pandas用于数据管理，Scikit-learn和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架用于模型构建和训练。源代码会包含构建、训练模型的函数，以及数据预处理的步骤。通过运行这些代码，开发者可以训练出一个能够对MNIST数据集中的手写数字进行识别的模型。 此外，该Python项目还会包括一个数据集，这个数据集就是MNIST手写数字图像及其对应标签的集合。标签即为每个图像中手写数字的真实值。这个数据集是项目的核心，它允许开发者利用机器学习算法训练出一个分类器，并用测试集评估这个分类器的性能。 使用Python进行MNIST手写数字识别是一个极佳的入门级机器学习和深度学习项目。它不仅可以帮助初学者理解机器学习的基本概念，还可以通过实际操作加深对复杂算法的理解。通过这个项目，学习者可以构建出一个能够识别手写数字的模型，并在实践中掌握如何处理图像数据和训练神经网络。

1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调 2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试 在人工智能领域，文本问答系统一直是一个热门的研究方向，尤其是在特定领域内，如矿山安全，这样的系统能够有效地提供专业信息查询和问题解答。本项目展示了如何利用glm4-flash免费API进行文本问答数据的抽取，以及基于这些数据训练和微调一个针对煤矿安全的大模型。 项目从40个煤矿领域的安全规章文本中抽取了837个样本，总共涉及8万token（token是文本处理中的一个单位，可以是一个词、一个字母或一个符号）。这一步骤至关重要，因为它决定了模型能否获取到足够且高质量的数据来进行学习。通过使用glm4-flash的API，研究人员能够有效地从这些规章文本中识别和抽取出与问答相关的数据，为后续的模型训练提供了原材料。 接下来，使用第一步中抽取的问答数据对一个基础模型进行了微调。微调是指在预训练模型的基础上，用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的表现。在这个案例中，研究人员将模型微调为一个专门针对煤矿安全问答的“大模型”。这个模型经过微调后，不仅能够理解煤矿安全相关的专业术语和概念，还能够对相关问题给出准确的答案。 在这个过程中，所用到的技术和方法包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、以及深度学习等。特别是，深度学习中的预训练模型如BERT、GPT等，因其强大的语义理解和生成能力，在文本问答系统中扮演了重要角色。而glm4-flash API的使用，显示了利用现有工具和资源，即使是免费的，也可以取得相对良好的效果。 此外，本项目的研究成果不仅仅限于模型的训练和微调，还包括了模型的测试阶段。测试是一个验证模型性能和准确度的重要环节，通过一系列的测试，可以确保模型在实际应用中的可靠性和稳定性。对于煤矿安全这样一个对准确性要求极高的领域，这一点显得尤为重要。 本项目的标签为“数据集”、“矿山安全”和“大模型”，这准确地概括了项目的核心内容和应用方向。数据集是人工智能研究的基础，提供了模型学习的材料；矿山安全强调了应用的领域和目的；大模型则体现了模型的规模和复杂性，以及背后的技术深度。 该项目展示了如何利用现有资源进行高效的数据抽取，进而训练出一个针对特定领域（煤矿安全）的问答大模型。这种方法论不仅适用于矿山安全领域，也可以被广泛地应用到其他专业领域，推动人工智能在更多场景中的实际应用。

标题 "zsl 模型matlab代码" 涉及的是Zero-Shot Learning（零样本学习）领域的一个具体实现，即Semantic Autoencoder（语义自编码器）。在本文中，我们将深入探讨Zero-Shot Learning的基本概念，Semantic Autoencoder的工作原理，以及如何在MATLAB环境中实现这一模型。 Zero-Shot Learning（ZSL）是计算机视觉中的一个关键问题，旨在通过学习共享的语义表示，使模型能够识别未在训练集中出现过的新类别。这通常涉及到将视觉特征与高级语义信息（如类别的属性描述）相结合，使得模型能够跨域推理，理解新类别的特性。 Semantic Autoencoder（SAE）是一种用于ZSL的有效工具。它结合了自编码器的无监督学习能力与语义信息，以学习到具有类间区分性和类内一致性的特征表示。自编码器是一种神经网络架构，它尝试从输入数据中学习一个低维、紧凑的表示，然后尽可能地重建原始输入。在SAE中，这个过程被扩展以利用类别属性作为约束，强制编码后的特征向量与预定义的类别属性保持一致。 在MATLAB环境下实现SAE，首先需要准备训练数据，包括图像的视觉特征（例如，用PCA或深度学习模型提取）和每个类别的属性描述。接下来，构建SAE模型，包括一个编码器网络负责将输入特征映射到语义空间，以及一个解码器网络负责从语义空间重建原始特征。编码器和解码器通常由多层感知机（MLP）组成，通过反向传播算法进行训练，优化重构误差和语义一致性损失。 在文件列表"SAE-master"中，可能包含了以下内容： 1. `README.md`：项目简介和安装/运行指南。 2. `code`：MATLAB代码目录，包含模型实现和训练脚本。 3. `data`：可能包含预处理的训练数据，如特征和属性矩阵。 4. `models`：训练好的模型参数文件，供测试或进一步研究使用。 5. `scripts`：实验配置和运行脚本。 6. `utils`：辅助函数，用于数据处理和模型评估。 在详细研究这些文件时，你需要理解MATLAB代码中的关键部分，如数据加载、模型定义、损失函数计算、优化器选择以及训练循环。同时，还需要关注如何评估ZSL模型的性能，常见的指标包括Top-k准确率和类平均精度。 这个压缩包提供了一个深入了解和实践Zero-Shot Learning的好机会，尤其是对于那些熟悉MATLAB环境并希望应用自编码器解决实际问题的研究者和工程师来说。通过这个项目，你可以掌握如何将理论知识转化为实际代码，提升在计算机视觉领域的实战能力。

"4OH4/Parkes_EGA_MATLAB:对血糖样本进行Parkes误差网格分析的功能-matlab开发" 中的“Parkes 误差网格分析”是一种评估血糖监测系统准确性的统计方法，特别是在临床糖尿病管理中广泛应用。MATLAB 是一种强大的编程和计算环境，适合开发这种复杂的分析工具。此项目提供了用 MATLAB 编写的函数，能够帮助用户对血糖样本数据进行 Parkes 误差网格分析，从而评估不同血糖仪或测试方法的性能。 在糖尿病管理中，准确的血糖测量至关重要，因为错误的读数可能导致不恰当的治疗决策。Parkes 误差网格分析（EGA）是一种可视化方法，它将血糖测量值与参考标准进行比较，并根据误差的临床重要性将结果分布在一个二维网格上。这个网格通常分为A、B、C、D、E五个区域，其中A区表示最小的临床意义误差，而E区则表示可能造成严重治疗决策失误的误差。 MATLAB 开发的这个工具可能包括以下功能： 1. 数据导入：函数可能支持导入血糖样本数据和相应的参考标准数据。 2. 数据预处理：可能包含数据清洗、异常值检测和处理等步骤。 3. 误差计算：根据血糖测量值和参考值计算误差。 4. 网格划分：按照 Parkes EGA 的标准划分误差网格。 5. 可视化：生成误差网格图，以直观展示各个区域的数据分布。 6. 统计分析：提供统计指标，如落在各个区域的样本比例，以量化分析的精度。 "matlab"表明了该项目是基于 MATLAB 实现的，MATLAB 提供了丰富的数学函数和图形界面工具，使得进行复杂的数据分析和可视化变得容易。开发者可能利用了 MATLAB 的数据处理能力以及其内建的绘图功能来实现 EGA。 【压缩包子文件的文件名称列表】"github_repo.zip"通常包含了整个 GitHub 仓库的源代码和相关资源。解压后，可能包含以下文件： 1. README.md：项目介绍和使用指南。 2. parkes_ega.m：主函数，执行 Parkes 误差网格分析。 3. sample_data.csv：示例血糖样本数据。 4. reference_data.csv：参考标准数据。 5. plot_ega.m：用于绘制误差网格图的函数。 6. test_ega.m：测试脚本，演示如何使用公园 EGA 函数。 7. 其他辅助函数：用于数据处理和计算的辅助函数。 通过深入研究这些文件，用户可以了解如何应用这个工具进行血糖监测系统的准确性评估，并根据自己的需求定制和扩展功能。同时，MATLAB 的可移植性和灵活性使得该工具不仅可以用于研究，也可以集成到其他糖尿病管理软件中。