粒子群算法（PSO）工具箱+使用说明

移动机器人的路径跟踪控制移动机器人的路径跟踪控制

共60个，西电教材配套的课件。pdf格式给点积分吧 呜呜呜

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，

这是一个VC++下的语音识别的完整程序，做语音识别的朋友可以借鉴一下

《系统辨识及其MATLAB仿真》随附的M文件，包括最小二乘法、递推最小二乘法、增广最小二乘法等系统辨识方法

GPS原理与应用第二版的英文原版（高清，非扫描）和中文译本

模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。分别计算close test和open

多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移，因此必须对其进行配准，在此基础上进行运动模型估计。然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据

STM8L15x开发板原理图及配套的代码，基本囊括了STM8L本身的所有资源。目前STM8L相关的资料不多，自己也经历了痛苦的摸索学习过程，掉进了不少的坑。希望这些例程可以帮助大家。

基于Qt开发的温度采集的上位机，但是仅有tcp/client,具体可以去我的博客看看。http://blog.csdn.net/qq_38960899/article/details/78589265