[matlab例程] 1

说明：轴承全寿命数据的各种时域频域特征提取，包括17个时域和13个频域特征-Bearing a variety of life-cycle data in time domain frequency domain feature extraction
<caizigang> 在 2025-05-02 上传 | 大小：11kb | 下载：1

[matlab例程] 2

说明：一组信号进行小波分解后以及希尔伯特解调，快夫妇立叶变换-A set of wavelet signal decomposition and Hilbert demodulation and fast Fourier transform couples
<caizigang> 在 2025-05-02 上传 | 大小：4kb | 下载：0

[matlab例程] m-sequence

说明：利用matlab仿真扩频通信中m序列的生成-Use matlab to simulate the generation of m sequence in the spread communication
<小小兔子> 在 2025-05-02 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[matlab例程] 3

说明：一个文件夹很多文件，进行信号DB值计算，提取整体趋势-Many files to a folder, the signal DB value, so the overall trend extracting
<caizigang> 在 2025-05-02 上传 | 大小：2.13mb | 下载：0

[matlab例程] som

说明：自组织特征映射的一种基本算法，供初学者使用-Self-organizing maps as a basic algorithm for beginners
<caizigang> 在 2025-05-02 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] PI_gps_time_domain

说明：gps信号的处理，时域分析 内有gps信号加干扰程序 时域处理方法-gps signal processing, time domain analysis gps signal plus interference within the time-domain processing program
<戴小翔> 在 2025-05-02 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[matlab例程] test_gpsArray_final

说明：gps信号的空域处理 包括gps阵列的模拟 空域的出算法-gps gps signal processing includes an array of airspace airspace of the algorithm simulation
<戴小翔> 在 2025-05-02 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] 112[1]

说明：人脸检测根据姿态评估，然后利用adaboost方法训练分类器，是一片值得收藏的文章-Face detection based on posture assessment and classification using adaboost training method, is a worthy collection of articles
<程志林> 在 2025-05-02 上传 | 大小：3.75mb | 下载：0

[matlab例程] MATLAB-Curve-Fitting

说明：给予神经网络RB发的MATLAB曲线拟合-Issued to give MATLAB neural network curve fitting RB
<dddd> 在 2025-05-02 上传 | 大小：181kb | 下载：0

[matlab例程] matlab

说明：建立一数据文件magic5.dat，用于存放5阶魔方阵。-The establishment of a data file magic5.dat, used to store 5-order magic square.
<zk> 在 2025-05-02 上传 | 大小：9kb | 下载：0

[matlab例程] Wide-field-optical-system-

说明：给予神经网络的大视场光学系统畸变曲线拟合-Given the large field of neural network optical system distortion curve fitting
<dddd> 在 2025-05-02 上传 | 大小：304kb | 下载：0

[matlab例程] CGfft

说明：Within each folder, first run gendata.m (in Matlab) to generate the appropriate data files. Then, run gclabel.cpp to estimate the shadow map and normal field. Finally, run genheight.m in Matlab to integrate the normal fi
<李岩> 在 2025-05-02 上传 | 大小：2kb | 下载：0