stm32sk6812灯带

matlab中hanning汉宁窗设计数字高通滤波器及其滤波

Java的oauth2.0 服务端与客户端的实现.zip封装了oauth2.0的基本架构和实现，对照我的博客http://blog.csdn.net/jing12062011/article/details/78147306使用该源码。下载项目压缩包，解压，里面两个maven项目：oauthserver和oauthclient01，分别对应oauth服务端和客户端。服务端对应的数据库sql文件在源码压缩包里可以看到。两个项目分别用8082端口（服务端端口）和8081端口（客户端端口）部署并启动。输入客户端地址：http://localhost:8081/oauthclient01/

层次聚类matlab代码，数据要求字符串格式，数据类型一致，便于计算和使用，提高数据准确度和可用性，简单实用。

深度信念网络，有代码，有实例，有数据。用于深度网络预训练。 深度信念网络，有代码，有实例，有数据。用于深度网络预训练。

主要是对风机发电建立的matlab仿真模型

随机过程的详细解读，包括功率谱/相关函数等，与国外教材风格一致，很通俗易懂

要求用matlab编程模拟分子碰撞，演示气体扩散情况。本实验中的模型采用简化形式，所发生碰撞均为完全弹性碰撞。

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

通过gabor小波提取表情特征，pca进行降维，最后通elm进行分类，识别结果由MATLAB的GUI输出

原博客地址：http://blog.csdn.net/frank3543/article/details/45042977测试可使用，方便大家，有什么问题的请指出。我是qt5，配置照着项目应该没问题。