mexcdf

选用DB小波对故障电力信号进行分解，从图中可轻易判断出故障点。(DB wavelet used to decompose the fault signal power, from the figure can easily determine the point of failure. )

说明：  用于从图像中提取不同大小的块，采样可选为重叠，不重叠和随机，以及由块恢复图像的三个函数(Used to extract from the image blocks of different sizes, optional sampling overlapping, non-overlapping and random, and by block to restore the image of the three functions)

Spread spectrum merupakan sistem dimana sinyal yang dikirimkan memiliki bandwidth yang jauh lebih lebar daripada bandwidth sinyal informasinya sendiri. Proses pelebaran bandwidth sinyal informasi ini dilakukan pada sisi pengirim dan disebut spreading. Sebaliknya, proses penyempitan kembali bandwidth sinyal informasi dilakukan di sisi penerima, dan disebut despreading. Pada gambar 1 berikut menunjukkan proses yang terjadi pada sistem spread spectrum.

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Code in matlab about processing signals

主要是介绍利用matlab软件编写的一份K均值处理的m文件(Matlab software is to introduce the use of a K-means dealing with the preparation of m-file)

光通信中基本器件微环的基本分析，这个分析是在理想情况下分析的，没有考虑损耗(Basic analysis of the basic device in the optical communication microring, this analysis is in the ideal case the analysis, without considering loss)

Iris Segmentation Code Matlab

分别使用感知机，最小二乘，SVM进行样本分类的基础算法。(Perceptron，least squares,SVM based method were used for sample classification.)

Prueba1 FletcherReeves Hernández Santiago José Maestría en Ciencias de la Computación Septiembre / 2011 1. Comenzar con un punto arbitrario 2. Calcular Gradiente de Fi 3. Si el Gradiente Fi es igual a 0(converge), termina 4. Si el Gradiente Fi es !=0 continuar 5. Encontrar dirección de búsqueda Si= -GradienteFi= - Gradiente F(Xi) 6. Determinar la Longitud Optima del incremento lamda(i) en dirección Si X(i+1)=X(i)+lamda(i)*S(i)= X(i)-lamda(i)*Gradiente F(Xi) 7. Hacer i=2 8. Obtener Gradiente Fi 9. Calcular Si= -GradFi + ( [abs(GradFi)^2]/[abs(GradF(i-1))^2] )*S(i-1) 10. Determinar la Longitud Optima del incremento lamda(i) en dirección Si X(i+1)=X(i)+lamda(i)*S(i)= X(i)-lamda(i)*Gradiente F(Xi) 7. Verificar Optimalidad de X(i+1) Si es optimo, detener Si no es optimo hacer i=i+1 e ir al paso 8