AD7321/AD7322

绝对经典的altium元件库大全，要啥有啥 芯片也有。。。。

文件两个部分，getmapping是原作者的代码，这个文件用来生成一个查找表，将0-255映射到0-35上。这就是旋转不变性的体现。第二个文件是我自己写的计算特定点的8邻域lBP值，然后通过查找表，将LBP值映射到0-35的分布上。代码注释比较详细。一看就懂。

关于Proteus仿真ADC0809，说明以下几点：1、在Proteus中，ADC0809是不可仿真的。但可以用ADC0808代替ADC0809进行仿真。ADC0808与ADC0809有相同的引脚，功能极为相似。在Proteus中，可以认为：ADC0808就是ADC0809。2、说明几个关键引脚的输出信号：1)OE 数据输出允许信号，高电屏有效（意思就是，当OE接高电屏时才允许将转换后的结果从ADC0808的OUT1~OUT8引脚输出，否则，在内部锁存）。2)ADC0808的ALE信号（22引脚），以及START信号（6引脚） ALE称为“地址锁存允许信号”，高电屏有效。就是说

用Matlab编写的雷达目标跟踪定位算法，仿真图形含有位置、速度及加速度跟踪曲线，很好用

本程序描述的是利用L1范数求解稀疏解，然后进行分类

这是一个很不错的资源，有了它，你就能很轻松的学会蒙特卡洛算法

【实例简介】本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。 ------- 目录 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

matlab读取tif图片像素值保存于数组

【实例简介】系统的模块包括系统管理、专业设置、班级设置、学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理、用户操作七个模块。每个模块负责相应的功能。系统采用ADO.NET技术实现对数据库的访问操作，使用Microsoft Access数据库作为后台数据库。

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