这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从

协程(cocorrent)的简单例子， 用setjmp实现，大师的代码-cocorrent programming sample with setjmp

matlab因子分析的几个例程 包括：基于协方差矩阵或相关矩阵系数矩阵的因子分析 ，与基于样本观测值矩阵的因子分析-matlab factor analysis of several routines include: factor covariance matrix or correlation matrix coefficient matrix-based analysis, and factor sample observations Matrix Analysis

1、语音识别模块资料 2、主控芯片例程 3、识别词条生成工具-170811 4、测试工程(1, speech recognition module data 2, master chip routines 3. Identify the entry tool -170811 4. Test Engineering)