基于FPGA生成AM调幅波

SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，包含Laptop和Restaurant两个领域，每个领域的数据集都分为训练数据、验证数据（从训练数据分离出来）和测试数据，非常适用于有监督的机器学习算法或者深度学习算法，如LSTM等。文件格式为.xml。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

建立基于Matlab的GUI界面，通过菜单选择来实现；图像处理基本功能，包括：“打开”，“保存”，“退出”功能；图像点运算，包括：灰度直方图，灰度线性变换，阈值变换和直方图均衡化；图像几何运算，包括：平移，水平和垂直镜像，旋转和缩放；图像空间域增强，包括：图像平滑（均值滤波，中值滤波），图像锐化（Robert算子，Sobel算子，拉普拉斯算子）。

数字通信同步技术的MATLAB与FPGA实现——AlteraVerilog版（2到8）

充分了解数学建模的相关知识，其中包括各种算法以及MATLAB在数学建模中的具体应用以及相关的程序代码，综合各方面的知识，方便我们了解例如线性规划maxx s.t. Ax>b的Maab标准型为min -cx s.Axcx∑anx,=bi=12,…,mst≥可行解满足约束条件(4)的解x=(x1,x2,…,xn),称为线性规划问题的可行解,而使目标函数(3)达到最大值的可行解叫最优解可行域所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R14线性规划的图解法101+x2=106z=12图1线性规划的图解示意图图解法简单直观,有助」了解线性规划问题求解的基木原坦。我们先应用图解法来求解例1。对于每一固定的值z,使目标函数值等于z的点构成的直线称为目标函数等位线,当z变动时,我们得到一族平行直线。对于例1,显然等位线截趋于右上方,其上的点具有越大的目标函数值。不难看出,本例的最优解为x*=(2,6),最优目标值26从上面的图解过程可以看出并不难证明以下断言:(1)可行域R可能会出现多种情况。R可能是空集也可能是非空集合,当R非空时,它必定是若干个半平面的交集(除非遇到空间维数的退化)。R既可能是有界区域,也可能是无界区域(2)在R非空,线性规划既可以存在有限最优解,也可以不存在有限最优解(其目标函数值无界)。(3)若线性规划存在有限最优解,则必可找到具有最优目标函数值的可行域R的“顶点”。上述论断可以推广到一般的线性规划问题,区别只在」空问的维数。在一般的n维空间中,满足一线性等式∑a1x=b的点集被称为一个超平面,而满足一线性不等式氵=1∑ax≤b(或∑a1x,≥b)的点集被称为一个半空间(其中(a1…,an)为一n维行向量,b为一实数)。若千个半空间的交集被称为多胞形,有界的多胞形又被称为多面体。易见,线性规划的可行域必为多胞形(为统一起见,空集Φ也被λ为多胞形)。在一般n维空问中,要直接得出多胞形“顶点”概念还有一些困难。二维空间中的顶点可以看成为边界直线的交点,但这一几何概念的推广在一般n维空间中的几何意义并不十分直观。为此,我们将采用另一途径来定义它。定义1称n维空间中的区域R为一凸集,若Vx,x2∈R及元∈(01),有x+(1-4)x2∈R定义2设R为n维空间中的一个凸集,R中的点x被称为R的一个极点,若不存在x、x2∈R及∈(0,1),使得x=4x+(1-4)x2。定义1说明凸集中任意两点的连线必在此凸集中;而定义2说明,若x是凸集R的个极点,则x不能位于R中任意两点的连线上。不难证明,多胞形必为凸集。同样也不难证明,维空间中可行域R的顶点均为R的极点(R也没有其它的极点)1.5求解线性规划的 Matlab解法单纯形法是求解线性规划问题的最常用、最有效的算法之一。这里我们就不介绍单纯形法,有兴趣的读者可以参看其它线性规划书籍。下面我们介绍线性规划的 Matlab解法Matlab中线性规划的标准型为min c rAx shs t.Aeq. x=beb

心电信号的预处理滤波器的设计（包括数据文件和程序） 包括了FIR滤波器和IIR滤波器以及整系数滤波器，可以有效滤除基线漂移与工频干扰

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【实例简介】先对图像用sigmoid拟合方法边缘提取，然后计算圆其中半径，

软件测试是软件工程中非常重要的环节，是软件质量的保证。该课程是培养训练学生软件质量保证能力的重要实践性教学环节，与软件测试技术课程的教学内容紧密配合，同步进行。通过软件测试的实践训练，深刻理解和掌握软件测试和软件测试过程的基本方法和基本技术，熟练掌握黑盒测试、白盒测试的测试用例的设计，同时进一步提高学生对于复杂程序的编写能力，为学生将来从事实际软件测试工作和进一步深入研究打下坚实的理论基础和实践基础。

pso算法路径的规划问题，主要是在有障碍的情况下从一点到达另一点的路径规划。

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