资源列表
基于DSP的帧差法检测移动目标
- 基于dsp上调试帧间差分法对运动目标的检测，芯片使用的是DM642J进行软仿真。
canny
- Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。
B-ELM_good
- 这是一份能够运行得通的代码，请放心下载，改进的极限学习机。(This is a workable code, please rest assured to download, limit learning machine.)
坐标变换
- 汽车运动学，其中空间六棱柱变换是差速两轮车正逆解，以及三轮车正逆解的最基础编程。(Vehicle kinematics, in which the space hexaprism transformation is the most basic programming of the forward and inverse solutions of the differential two wheeled vehicle and the three wheeled vehicle.)
RNN_股票预测
- 基于python语言，tensorflow框架，通过rnn循环神经网络实现对茅台酒开盘价的预测(Based on Python language and TensorFlow framework, the prediction of opening price of Moutai wine was realized through RNN circulating neural network)
DBN
- 深度信念网络程序详解，可以实现数据回归和分类，自动提取关键成分。(Detailed explanation of deep belief network program can realize data regression and classification, and automatically extract key components.)
k-means
- k-means实战，包括一个具体的例子。非常适合初级学习k-means聚类算法的人群(K-means actual combat, including a specific example)
k-means
- k-means算法实现的数据分类，python代码，可直接运行(K-means algorithm to achieve data classification, Python code, can be run directly)
未知雷达信号PRI的快速分选识别算法研究_王宇
- 信号分选 序列搜索 累积差直方图 序列差直方图 脉冲重复间隔变换(Cumulative difference histogram of signal sorting sequence search Sequence difference histogram Pulse repetition interval transform)
gradient_descent
- 梯度下降法python编程实例 附带相关数据文件在data.csv中 这个是油管up主Siraj Raval的课程代码(A demo of gradient descent algorithm. This is the code for "Intro - The Math of Intelligence" by Siraj Raval on Youtube)
Fourier-Transform
- 傅立叶变换（FT）将时间函数（信号）分解为构成它的频率，其方式类似于如何将音乐和弦表示为其组成音符的频率（或音调）。在这个排序库中，我将实现一个通用的傅立叶变换算法，对于>0个的常数a，b，...它能够分解函数f（x）=sin（2apix）+sin（2bpix）...。 作者 Fotios Kapotos-初始工作 这个项目是根据麻省理工学院的许可证授权的-参见LICENSE.md许可证文件以获取详细信息(The Fourier transform (FT) decomposes a f
python基础数据分析实例
- 假设要分析的数据包括属性age。数据元组的年龄值为（按递增顺序）13、15、16、19、20、20、21、22、22、25、25、25、25、25、30、33、35、35、35、36、40、45、46、52、70。另外，假设一家医院用上述年龄属性对所选样本受试者的年龄和体脂数据进行测试，得到结果，并执行下列操作： 1、将上述数据保存在逗号分隔值文件中。 2、将逗号分隔值文件中的数据读入R中的变量。 3、年龄和脂肪百分比的平均、中等和标准差是多少？ 4、这个时代的模式是什么？评论数据的形式（即双峰