基于SVM的特征选择(Feature selection for SVM)

【实例简介】全桥电路的双极性SPWM的SIMULINK模型

本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。项目特点：1、基于神经网络，系统具有学习能力，理论上给它喂的数据越多，它就可以识别越多的人而且准确度会不断提高。 2、利用多线程将ui界面与功能代码分开，在显示界面的同时还能进行后台的运算，防止卡顿提升使用体验，

多尺度高斯模型的图像色彩增强Matlab代买，对于大雾天气下可以实现透雾。并且对于阴影下可以使得图像细节也变得清晰，效果挺不错，不过对于视频序列效率不足。

序主框架采用单文档SDI，切分窗口技术，数据库采用ADO技术，开发环境是基于 vs2008 + SQL 2005。系统具有学生信息管理，学生成绩管理，课程信息管理等功能，并且能对记录信息进行添加、删除、查询、统计等功能。（数据库直接附加既可以）V2.5主要修正了 2.0版中查询模块的bug。

使用matlab实现的DFT算法源程序，并有例子和实验结果

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