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模式识别（徐勇）2017年，资源包括往年考试试题，各章节讲义重点，以及电子版课本、个人总结的考试重点，以及各种重要习题总结。内有彩蛋。

运用matlab读取.shp文件并分块提取坐标信息，绘制各块的图形并保存坐标

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粒子群算法及其工业应用-钱锋著，是本电子书，讲解的比较详细

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模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。分别计算close test和open

osg用约束线去掉想去掉三角网的区域，实现地形的裁剪和编辑，方便灵活。

VS平台使用c#联合halcon编程，根据鼠标获取当前图像某点灰度值的小程序

CRC4-ITU X4+X+1CRC5-EPC X4+X3+1CRC5-ITU X5+X4+X2+1CRC5-USB X5+X2+1CRC6-ITU X5+X2+1CRC7-MMC X7+X3+1CRC8 X8+X2+X+1CRC8-ITU X8+X2+X+1CRC8-ROCH X8+X2+X+1CRC8-MAXIM X8+X5+X4+1CRC16-IBM X16+X15+X2+1CRC16-MAXIM X16+X15+X2+1CRC16-USB X16+X15+X2+1CRC16-MODBUS X16+X15+X2+1CRC16-CCITT X16+X12+X5+

【实例简介】利用Matlab模拟一个AR随机过程，用自适应的最小均方误差算法（LMS）进行AR参数估计。AR模型是ARMA模型的一种，ARMA的基本思想是：某些时间序列是依赖于时间的一组时间变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化确有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析和研究，能够更本质地认识时间序列的结构和特征，达到最小均方误差意义下的最优预测。