matlab中的循环平稳工具箱

本设计基于MATLAB完成，实现了基本的语音录制、加载播放以及音量和语速的控制，另外还对语音信号进行了FFT等操作及相关图形的绘制，并进行了加噪和去噪，设计了不同的滤波器类型，由于时间有限，有个别滤波器的效果不是很好。

用A*算法进行二维路径规划，即AStar算法， matlab程序，可以直接运行

多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

本文使用了ORL人脸数据库，训练样本为40人，每人5张图片，共计200张图片，图片大小为92*122。测试样本为40人，每人5张图片共计200张图片，图片大小为92*122。ORL数据库可以从http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html得到。如果只是以随机选择的方式来识别某个人的身份的话，从概率角度来说识别率仅为2.5%，我们的任务是如何使识别率突破50%或者更高，这是个艰巨的任务。从训练角度来看，我们需要处理40*5*92*112=2060800个像素点，这是个维度灾难。针对以上问题，本文提出了PCA+SV

利用粒子群优化小波神经网络进行车位预测，仿真结果显示预测精度较高

一本详细讲述Reed-Solomon codes的书，包括其应用！

代码包含三个聚类分析常用的外部评价指标：调整兰德指数（ARI），标准化互信息（NMI），准确度（AC）。

这是一篇完整的毕业设计论文且功能全部实现，并带有源程序。 该信号发生器主要由TMS320C5410和TLC320AD50C两大部分组成。在DSP芯片上完成对波形的编程，通过多通道缓冲串口向TLC320AD50C（数模转换器）发送波形数据，通过TLC320AD50C的插值滤波等措施产生模拟波形输出。该信号发生器的硬件设计中TMS3205410和TLC320AD50C的连接采用SPI协议，TLC320AD50C作为SPI主器件，提供帧同步和时钟信号，多通道缓冲串口作为SPI从器件。该信号发生器的软件编程主要采用模块化的设计思想，把程序细化成易于实现的小模块。编程的语言主要采用执行效率高的汇

在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。头文件中还包括了FFT类的使用方法。此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。

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