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[深度学习] RLS的数据预测与matlab

说明：递归最小二乘（RLS）算法在信号自适应滤波分析中广泛应用，递归最小二乘（RLS）算法收敛速度快，且对自相关矩阵特征值的分散性不敏感，然而其计算量交大，本章主要研究基于RLS进行数据的预测与MATLAB实现。
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[机器学习] bp模型优化预测与matlab仿真，pid参数优化

说明： BP（Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，
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[机器学习] 基于小波变换的图像压缩与matlab仿真

说明：小波分析是一个比较难的分支，用户采用小波变换，可以实现图像压缩，振动信号的分解与重构等，因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算，实现对信号的多尺度分解与重构，从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。小波分析作一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶；小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术，它在信号分析、语音合成、
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[深度学习] 贝叶斯分类器的数据处理

说明：贝叶斯公式对于一个分类器而言，我们考虑一个待分类的目标，任务就是将这个目标分类为c类。分类数c事先作为一个先验值，即已知值。每一个待分类的目标由一组特征值 x(i)，则构成一个维特征向量，x=[x(1),x(2),……，x(n)] 。假设每一个待分类的目标能够由一组简单的特征向量表示，也就是该组特征向量只属于某一类。
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[机器学习] 基于stm32f103c8t6的巡线小车程序

说明：仅仅是巡线程序，程序简单一看就懂的那种 #include "led.h" #include "delay.h" #include "key.h" #include "sys.h" #include "beep.h" int main(void) { vu8 key=0; delay_init(); LED_Init(); BEEP_Init(); KEY_Init(); while(1) { if(KEY0==1&&KEY1;==1) stright(); if(KEY0==0&&KEY1;=
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