Matlab通用对象解码源代码演示Horikawa和Kamitani的示例（2017年）

演示4.SQL附带的源代码。

这份Matlab源代码专门用于PCM（脉冲编码调制）的编码与解码过程。它提供了在数字音频处理中必需的功能，涵盖了从原始声音数据到PCM编码和解码的完整流程。通过使用这些代码，用户可以深入理解和实施音频信号的数字化处理，从而为相关领域的工程师和研究人员提供了一种重要的工具。

isodata的Matlab代码示例集群演示环境设置Python 3.6学习matplotlib麻木的scipy它都可以通过pip简单地安装。pip install scipy # pip install sklearn # pip install matplotlib # pip install numpy # pip install scipy执行下载后请使用命令行工具运行。python3 DBSCAN . python3 ISODATA . python3 KMeans . py或者使用PyCharm

通用数据访问组件源代码

esql

PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔（Umar Iqbal）、安东·米兰（Anton Milan）和尤尔根·加尔（Jurgen Gall）。该代码已在带有MATLAB（2016a）的Ubuntu 16.04（64位）上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。

CSDN佛怒唐莲上传的视频，所有代码都有详细的说明并可直接运行，适合初学者；主函数包括main.m；其他m文件用于调用；运行无需额外操作，效果图已包含在压缩包中；Matlab版本要求为2019b，操作简单，如有问题可按提示进行修改，如仍不理解可与博主联系；详细运行步骤包括将所有文件放到Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行并等待程序完成；需要更多仿真服务可私信博主或查阅博客底部的联系方式，提供完整代码、期刊论文复现、Matlab程序定制及科研合作。

描述了使用Matlab实现人头检测和Facenet演示的代码。该项目基于TensorFlow实现了人脸识别器，结合了最新的研究成果和技术更新。更新内容包括删除了旧版本非超薄机型的代码，将瓶颈层移到各个模型中，并修正了中心损失的规范化问题。此外，还添加了生成128维嵌入的预训练模型，并实现了持续集成。

MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度（PSD）这是展示如何实时计算功率谱（PS）和功率谱密度（PSD）的演示。我们直接使用DFT（或FFT）计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到：（1）功率谱等于DFT绝对值的平方。 （2）功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 （3）PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度（ENPSD）。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T，等于频率分辨率或频率间隔。应当注意，功率谱是离散序列或离散连续自变量函数，而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点，我将茎用于功率谱，将图用于ENPSD。在本演示中，我们从具有各种参数的正弦信号开始。然后，我们继续处理实际的音频信号。