Advertisement

模式识别实验资料.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《模式识别实验资料》包含了丰富的实践教程和案例分析，旨在帮助学习者掌握模式识别的基本原理和技术应用。 对于模式识别课程的作业报告，提供两种分类方式的MATLAB程序代码（.m文件）以及相关的论文。这些材料可以实施运行操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 模式识别实验资料.zip
    优质
    《模式识别实验资料》包含了丰富的实践教程和案例分析，旨在帮助学习者掌握模式识别的基本原理和技术应用。 对于模式识别课程的作业报告，提供两种分类方式的MATLAB程序代码（.m文件）以及相关的论文。这些材料可以实施运行操作。
     
  • 模式识别资料.rar
    优质
    《模式识别资料》包含了模式识别领域的基础理论、算法实现及应用案例等丰富内容，适用于科研人员和学习者。 华中科技大学自动化学院的模式识别课程在2019年更新了英文版课件。
     
  • 模式识别的Matlab实验.zip
    优质
    本资源为《模式识别的Matlab实验》，包含多个基于Matlab的实践案例和教程，适用于学习模式识别技术的学生与研究人员。 模式识别实验的课件旨在帮助学生理解并掌握模式识别的基本理论与技术，并通过实际操作加深对相关概念的理解。文档内容涵盖了必要的背景知识介绍、实验目标设定以及详细的步骤指导，同时提供了丰富的示例代码供学习参考。 在完成本课程的学习后，学生们将能够独立进行简单的模式分类和特征提取工作，为进一步研究打下坚实的基础。此外，课件还包含了一些思考题与扩展项目建议，鼓励学生探索更多实践应用的可能性。
     
  • 模式识别课程资料
    优质
    《模式识别课程资料》是一套全面介绍模式识别理论与技术的学习材料，涵盖了基本概念、分类方法及应用实例等内容，适合初学者和进阶学习者使用。 模式识别课程由中國科学技术大学出版发行，包含平时上课的资源以及作业及其答案。
     
  • 基于STM32F407的手势识别实验资料.zip
    优质
    本资源为基于STM32F407微控制器的手势识别实验资料，包含硬件连接图、代码及配置文件等，适用于嵌入式系统开发学习与实践。 2018年大学生电子设计大赛的手势识别实验采用了fdc2214与四块铜板组合的方式，以实现对五个手指的测量。该系统使用LCD进行显示，并通过I2C通讯协议传输数据。此外，还应用了递推平均值算法来滤波处理信号。为了获得更好的性能，建议为fdc2214单独供电。
     
  • 模式识别考试复习资料
    优质
    本复习资料涵盖模式识别课程的关键概念、算法和技术，包括统计模式分类、特征选择与提取等内容，旨在帮助学生系统地准备考试。 北京交通大学模式识别考试资料包括：北京交通大学模式识别考试习题库、专题题库及所有答案（已整理好，并修正了网上的错误答案）。
     
  • 验证码识别项目资料.zip
    优质
    本项目资料包包含了关于验证码识别的技术文档、源代码以及训练模型等资源，旨在帮助开发者和研究人员学习并实现高效的验证码破解系统。 本资源提供了一个完整的验证码识别深度学习项目，使用Python与TensorFlow/Keras实现。内容包括数据集生成、模型设计、训练、测试及优化等多个环节。 适用对象：适合希望实践深度学习项目的AI工程师以及计划在包含验证码的产品中应用的企业技术人员。 应用场景：该项目不仅可用于深入理解并掌握深度学习开发流程，还可以通过修改和扩展应用于实际产品中的注册登录或网站安全等场景的验证码识别需求。 项目目标：帮助用户了解和掌握用于解决验证码识别任务的深度学习技术，包括数据制作、模型设计与训练部署等多个方面。同时为用户提供进一步探索其他视觉识别领域的基础。 额外说明：该项目基于TensorFlow及Keras开发，并附有详细的代码注释及相关使用指南；既支持自定义训练模型，也提供了预训练模型以供用户选择和使用。我们欢迎各位对项目进行改进与探讨。
     
  • STM32手写识别实验资料.rar
    优质
    本资料包提供了一个基于STM32微控制器的手写识别实验项目的详细信息和代码。其中包括硬件连接、软件设计及测试方法等内容。适合初学者学习和进阶开发者参考使用。 该项目是为STM32开发板上的STM32F407VET6微控制器编写的手写输入程序，适用于2.8寸TFT触摸屏。该程序能够识别数字、大写字母及小写字母，并且已经经过测试确认可用。
     
  • 模式识别实验（MATLAB，四个实验）
    优质
    本课程包含四个基于MATLAB的模式识别实验，涵盖特征提取、分类算法和数据处理等内容，旨在培养学生解决实际问题的能力。 模式识别4个实验（使用MATLAB代码）：1. 贝叶斯决策分类器应用于鸢尾花数据集；2. 基于Fisher 准则的线性分类器分析；3. PCA方法进行人脸特征提取与重构；4. 设计C-均值聚类算法对鸢尾花数据进行聚类。
     
  • 模式识别复习资料汇总.pdf
    优质
    本PDF文档汇集了模式识别领域的核心概念、算法及应用实例，旨在帮助学习者系统地回顾和理解课程内容，适合期末复习使用。 模式识别复习资料集合.pdf包含了相关的复习材料。