生成辅音识别混淆矩阵使用MATLAB开发

本程序用于解析Thermal Live Viewer的数据，适用于已经进行过[-273.15,0.01]校准的相机，并且原始数据以十六进制存储。如果校准不同，需要相应调整数据解析方法。确保在使用前关闭Thermal Live Viewer应用程序，并插入相机到Windows计算机的USB端口。创建并移动文件send.txt和data.txt到Realterm文件夹中，分别用于发送和接收数据。在Realterm应用程序中设置端口为\10（USB），波特率为9600，并重置应用。若无弹窗出现，则设置成功。在发送选项卡输入数字“100”并发送，若返回字母“d”则设置正确。在捕获选项卡选择椭圆按钮以开始捕获数据。

混淆矩阵直观展示了模型在多类别分类问题上的预测效果，揭示了每个类别样本被正确分类和错误分类的具体情况。

提供了一个三维混淆矩阵，并为给定的组数生成每个组的完整统计信息和汇总统计信息。该矩阵展示了组间比较和评估模型性能的全面视图。

Matlab数组与矩阵生成方法 Matlab 提供多种方法来生成数组和矩阵，以下是一些常用的方法： 一维数组 (行向量): 使用逗号或空格分隔元素：a = [1, 2, 3, 4] 使用冒号运算符创建等差数列：b = 1:5 (生成 1 到 5 的数组) 使用 linspace 函数创建指定数量的等间距元素：c = linspace(0, 10, 5) (在 0 到 10 之间生成 5 个等间距元素) 二维数组 (矩阵): 使用分号分隔行：d = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] 使用函数创建特定矩阵，例如 zeros 函数 (创建全零矩阵)，ones 函数 (创建全 1 矩阵)，eye 函数 (创建单位矩阵) 矩阵与数组运算区别 矩阵运算遵循线性代数规则，例如矩阵乘法。 数组运算是元素级别的运算，例如数组对应元素相加。

汉明码生成多项式的G矩阵在Matlab中的实际应用越来越广泛。

介绍了如何使用MATLAB开发生成具有二项式分布的随机二项式矩阵的过程。生成的矩阵可以是方形或非方形，用户可以输入矩阵的行数、列数以及与生成概率相关联的概率参数。输出包括生成的随机二项式矩阵的详细过程和所选矩阵的摘要。

利用特征面算法，在Matlab环境下开发了一个人脸识别系统，通过训练和识别实现了面部识别功能。

这篇文章介绍了realisationBC函数的用法，它是MATLAB符号工具箱中的一部分，用于生成状态矩阵集的[B,C]矩阵形式的符号解。该函数是系统和控制快报期刊中“Digraphs-Building Method for Find a Set of Minimal Realizations of Positive 2-D Dyn​​amic Systems”算法的一部分。

利用MATLAB编写一个函数，用于生成n维空间中的螺旋矩阵。