图像量化及MSE/SNR/PSNR计算Matlab代码

用java开发的SVM分类器，里面有说明

【实例简介】直接导入MyEclipse，指向json文件路径、实体类存放路径，直接生成！ 简单方便实用！易操作！开发人员必不可少的工具！

包含全国第六次人口普查数据，精度达乡镇级别

Matlab上的基于GCCA算法的因果分析工具，带有使用说明书

基于Python的网络爬虫，爬虫目标网站为智联招聘，爬取内容为各职业的薪资、技能要求、工资地点等信息，爬取信息转换为散点图和柱状图，并加入了tkinter图形操作界面以增加毕业设计的工作量。附带我的毕业论文、附带毕业论文、附带毕业论文，重要的事情说三遍。这只是个简单得网络爬虫，大佬们无视就好，仅供大家参考，如果觉得可以请留言鼓励一下哈，有啥问题也可以留言，不定时查看。

Hidden SemiMarkov models 主要是改进HMM存在状态保持时间的局限性，引入了持续时间的函数显式表达

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【实例简介】通信信号调制制式的自动识别和调制参数的自动估计是非协作通信和软件 无线电中的主要问题。非协作通信是通信中的一个分支，在民用或军用场合都 有重要的应用，它需要接收机在先验知识不足的前提下监视空间通信信号的活 动情况，并截获其传输的信息内容；软件无线电是未来通信中的一个关键技术， 它需要接收机能在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相 互间的切换。这里面都需要解决通信信号制式的自动识别和参数估计。另外， 信噪比（SNR）是接收信号的一个关键参数，它对通信系统的性能有着重要影响， 对它的估计也十分必要。直接扩频序列信号（DSSS）由于具有极低的功率谱密 度，如何在非协作通信中不知道扩频序列的前提下对其进行检测和估计，是一 个具有很强的应用背景同时富有挑战性的课题。本文以通信信号的统计特性为 基础，分别对这些问题进行了研究和探索，主要包括： 首先，使用统计模式识别的方法，综合决策树识别器和神经网络识别器的 优点，提出了一种混合识别器，它在不依赖于先验的调制参数和信噪比的条件 下能对常用的11种数字调制信号CW、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM，32QAM， 64QAM、2FSK、4FSK、GMSK和OFDM进行准确的识别。 其次，研究了非协作通信中观测信号调制参数的估计问题。对M-PSK及 M-QAM信号滚降系数的研究表明，接收机中滚降系数不准确对系统性能的影响 非常小，因此我们在设计接收机时可以不必考虑滚降系数的影响，而只需固定 一个值即可。对M-FSK号调制指数的研究表明，我们提出的估计算法能够显著 改善时钟同步性能，并且估计结果不影响最后的误码率。对M-PSK、M-QAM 及OQPSK信号波特率的研究表明，我们提出的波特率估计算法能够在较短的观 测长度下取得较高精度的波特率估计值，并且估计结果完全满足解调器所需的 精度要求。 再次，研究了观测信号SNR的估计问题，提出了两种不依赖于辅助数据的 估计算法，一种是改进的基于最小描述长度原理和特征值分解的算法，另一种 算法基于Gibbs抽样原理。这两种算法均能在AWGN信道和多径信道中精确估 计出信号的SNR。此外，第二种算法还可以给出信道的估计信息。 最后，利用扩频序列的强自相关特性和弱互相关特性，研究了DSSS信号在 非协作通信中的检测和参数估计问题。算法以接收信号自相关函数的累加为基计DSSS信号的波特率、chip速率和载波频率，然后提出了两个测度函数， 一个对扩频序列进行同步，确定出扩频序列在观测序列中正确的起始位置；另 一个在扩频序列同步的基础上估计序列中每一个chip的具体数值。计算机仿真 结果验证了理论分析的正确性。 本论文的研究结果表明：通过采用本论文提出的调制信号自动识别算法和 相关的调制参数估计算法，可以有效的提高非协作通信和软件无线电中接收机 的工作性能和实用化程度。

文件安全传输系统，有加解密，有发送端和接收端，为课设！

matlab车牌识别系统,识别率高,含GUI界面,图像处理,内含设计文档。现在只能识别蓝色车牌.有兴趣的可以继续扩展.O(∩_∩)O谢谢。