Android图像数字识别

利用matlab求线性调频信号的特征，lms算法求滤波后的各种特征参数

基于51单片机的电子秤原理图、、主程序流程图

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用QT写的五子棋AI，进攻和防守势力都不错，单机AI，界面美观。

64位的安装包，安装请配置好信息。还是需要有经验的人使用

包含matlab短时自相关函数，短时傅里叶变换等程序。对清音，浊音有详细的划分

含以下CANopen 协议及子协议,请选择DS301 规范了对应用层、通信子协议进行了全面描述外，还为特定的应用提供了扩展架构，定义了更多规则和特殊通信对象。例如：定义了网络管理对象（节点保护，寿命保护），并定义了使用这些对象的详细规则，是包含通信接口、应用过程以及对象字典的CANopen设备的基本模型 DS301 应用层 DS302 CANopen 管理结构与可编程驱动器 DS303 1接线接头说明,2国际单位的表示和前缀,3指示灯说明(1,2,3) DS304 网络安全结构及相关说明 DS305 无 DS306 EDS电子数据表说明 D

该程序对SAR图像的背景杂波建立了多种统计模型，如对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布、gamma分布等，分别计算其拟合参数。并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示

本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。包括：1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost前面一次上次没有带测试数据。这次带上测试数据。http://download.csdn.net/download/kofsky/4954247

【实例简介】这是一个使用深度学习工具箱中的长短期存储器（LSTM）网络在OFDM系统信号检测接收器上实现符号分类的例子。 is is an example of using the long short-term memory (LSTM) network in the Deep Learning Toolbox to achieve symbol classification at the receiver for signal detection in OFDM systems. 基于LSTM的神经网络是针对单个子载波进行训练的，该神经网络计算符号误码率（SER），并与最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）估计进行了比较。