资源列表
prog_pearls
- 本书是作者编程经验的结晶，由发表在杂志上的专栏文章构成，每一章内容相对独立，但都是编程过程中的有机组成部分。本书内容包括问题定义、算法、数据结构、程序验证与测试、程序优化与效率问题，以及这些技巧在排序、查找和字符串处理等方面的几个实际应用。本书每章末尾都附带有相关内容的问题，附录中给出了一些问题的提示和解答。仔细思考问题或与同事进行讨论，可以巩固所学知识，将作者的经验应用到自己的编程实践中。
Windows
- 用MATLAB设计各种滤波器参数，包括各种窗函数法，如凯撒、汉明、布莱克特等
mDSP
- 用MATLAB实现数字信号处理的程序，包括FIR、IIR设计，以及Z变换、FFT变换
Radar
- 用MATLAB仿真雷达的函数，包括解调、混合、调制、PAM、PSK、及压缩编码等
DSP
- 用MATLAB实现的DSP函数，包括FFT、ChripZ、DCT、DELTA、Hilbert变换
Clustertest
- 2值图像的扫描线2值聚类算法，可实现2值图像的准确聚类
IncrementalRandomNeurons
- 本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。 具体效果可参考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hid
synchronization_base_event
- 利用platformbuild编译调试，介绍的是用事件消息处理同步事件的程序
orth_qr
- 本人编写的QR分解的神经网络算法，该算法用QR分解神经网络的隐含层矩阵，可以作为学术上的比较和分析。适合各种benchmark问题，本人还加了自动产生分类向量和自动适应各种函数的例子
GramSchmidt
- 本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案
BP_Stochastical
- 本人编写的BP Stochastical算法，和传统的BP算法比较，Stochastical改进随机产生方向，然后导致收敛，所以能避免局部极点。 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换
bp_lv
- 本人用matlab内部函数编写的BP神经网络算法实现，采用目前最先进和流行的LV算法，速度很快，效果很好