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【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

二维光场分析（球面波）。编程实现单色球面波在给定二维平面上的构建，并用相位表达式直接计算其相位，与通过复光场得到的相位相比较，观察相位包裹（缠绕）现象。与平行光相干涉，观察干涉光强分布。

网上教程多数为MATLAB2017和CCSv6以下版本的配置教程，步骤复杂需配置各种路径而且容易出错。其实MATLAB2018之后的配置已经很简化了，方便了许多。软件 步骤 案例文件。

惯导轨迹标准值(空中盘旋)和陀螺仪及加速度计值数据，内含matlab分析程序。对于进行惯导解算及组合导航研究有帮助。

确定两张像片的相对定向元素 建立模型，计算模型点坐标

本代码实现了基于msp430f149的FFT算法，结果在1602液晶上显示（频谱总功率），本人已调试通过，限于149芯片的RAM目前只做了128点的FFT，移植到其他RAM更大的430或是其他处理器平台上可以轻松实现512点、1024点等的FFT，采用模块化编程，便于移植和修改！

基于HMM的语音识别的matlab代码实现，文件中含有训练集和测试集，是比较完整的语音识别系统

一个较完整的Qt用户登录界面，稍微移植可用，用sqlite数据库存储用户名和密码，具有增加和删除用户的功能，开发环境为ubuntu16.04+Qt5.6.1，win7下程序也编译可用。贡献出来，共同学习，欢迎交流。

详细介绍arcgis专题地图的制作过程，对制图很 帮助

仿真了两个相干信号和两个独立信号情况下，不同现代空间谱估计算法的应用；1、最大熵算法； 2、最小方差算法； 3、双向预测算法； 4、最小模算法