MK

PCA主成分分析的matlab代码，可以用来学习原理，效果还不错(PCA principal component analysis can be used to study the principle, the results were pretty good)

包含1593手写体数字0 ~ 9。从semeion.data通过MATLAB semeion.mat，可以直接使用。 每一个行为样本，其中256是手写数字的16×16，在10栏的数字识别标签，例如：如果第一行是1，然后是0号，其次是1，1。等等。 在Matlab的小例子，可以得出每一个数字，一个更好的理解。你想翻转和旋转的是写作的习惯相一致的图像。(Contains 1593 handwritten digit 0~9. from semeion.data by MATLAB semeion.mat, can be used directly. In addition of MATLAB small example, can draw each digital, a better understanding of. The image you want to flip and rotation is consistent with the habit of writing.)

hmm MATLAB工具箱，里面有自己写的一个DEMO可直接运行，方便大家理解，相互帮助啊(hmm MATLAB toolbox, which has to write a DEMO can be run directly, to facilitate understanding, mutual help ah)

产生一个长为1000的二进制随机序列，“0”的概率为 0.8，”1”的概率为0.2；  对上述数据进行归零AMI编码，脉冲宽度为符号宽度 的50 ，波形采样率为符号率的8倍，画出前20个符 号对应的波形（同时给出前20位信源序列）  改用HDB3码，画出前20个符号对应的波形  改用密勒码，画出前20个符号对应的波形  分别对上述1000个符号的波形进行功率谱估计，画出 功率谱  改变信源“0”的概率，观察AMI码的功率谱变化情况 (Base band signal spectrum)

音频处理要用到的几个函数，包括A率压缩，u率的，以及其附属的傅里叶变换、滤波等等，总之包含了一个音频信号简单处理的大部分程序(Audio processing functions )

对数字散斑的形成仿真处理有全面的介绍 对研究数字散斑在各种方面的测量很有帮助 很有启发性(Simulation of digital speckle formation process with a comprehensive introduction)

Optimization Bee algorithm

program for phase spectrum

在MATLAB的simulink环境中搭建的PID控制模型，用于温度控制(In the MATLAB simulink environment built PID control model for temperature control)

Simulation of Speech Enhancement using Spectral Subtraction