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LD3320语音识别芯片的PCB封装图文件，已经芯片的说明文档，实测可用。

matlab下的二维相位解包裹算法

软件程序按照发射端所掌握的各用户信道状态信息的程度共分为两部分：即完整信道状态信息(CSIT)和部分信道状态信息(CSIP)。其中，每一部分都包括预编码(precoding)和用户调度(scheduling)。在CSIT中，precoding又按照各用户的数据流数分为单数据流和多数据流两种情况。在每种情况下，首先考察了不同预编码算法的性能表现，包括两种ZF、MMSE、SINR、SLNR。之后又考察了功率分配算法的性能表现（文件名中含有PD表明其含有功率分配的过程）。按照不同指标进行功率分配的，在文件名中进行了区分，如PD_CN代表以信道范数为参考指标进行功率分配。Scheduling部分首先

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，

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