ForexConnectAPI Matlab代码设计用于交易和价格检索

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

语音识别是一门跨学科领域，近二十年来取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。未来十年内，预计语音识别技术将广泛应用于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务及消费电子产品等领域。语音识别听写机曾被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，许多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域的十大重要科技之一。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等多个领域。

这份Word文档详细记录了Matlab函数和指令，按字母顺序排列，方便用户快速查找和应用。

基于天池大赛“零基础入门数据挖掘–二手车交易价格预测”的数据集，对二手车交易价格的数字特征进行分析。分析内容包括：1. 相关性分析: 分析各个数字特征与目标变量（二手车交易价格）之间的相关性，识别关键影响因素。2. 偏度和峰度分析: 计算并可视化各个数字特征的偏度和峰度，判断数据分布特征，例如数据是否对称、是否存在异常值等。3. 单变量分布可视化: 使用直方图、密度图等可视化方法展示各个数字特征的分布情况，直观了解数据的集中趋势和离散程度。4. 双变量关系可视化: 使用散点图、热力图等可视化方法展示数字特征两两之间的关系，探索特征之间的潜在关联。5. 多变量回归分析: 建立多个数字特征与目标变量之间的回归模型，量化分析各个特征对目标变量的影响程度。上述分析将使用Python语言和相关数据分析库实现，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等。

通过无粘性流仿真，升力线理论和纳尔德米德优化方法，在MATLAB代码中选择最佳的机翼配置。使用C++和arduino代码，通过装有Xbox控制器的个人计算机实现对飞机的无线电控制。XBee收发器用于笔记本电脑和arduino之间的数据传输。选择飞翼设计来优化航空动力学特性，以减少阻力并保持稳定。需要根据有效载荷和飞行速度调整机翼的扭曲，以确保稳定的飞行。使用Walter Panknin博士的Excel表格计算后掠和扭曲量，以实现最低阻力。MATLAB代码文件AlexMain.m可用于计算所需的后掠和扭曲量。

数据库课程设计是一个重要的实践环节，让学生深入了解数据库管理系统的工作原理，并掌握如何在实际项目中应用。本项目基于C/C++编程语言，利用Microsoft Visual Studio 2010的MFC框架，结合MySQL数据库的C语言API进行开发，实现了商品交易系统的功能。MFC是微软提供的一套面向对象的类库，它使得开发者可以更方便地使用Windows API，创建具有图形用户界面的应用程序。在本项目中，MFC框架提供了丰富的控件和事件处理机制，简化了UI的设计与交互逻辑的编写。MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，以其高效、稳定和易于扩展的特性，常用于中小型项目。C语言API允许开发者直接与MySQL服务器通信，执行SQL语句，管理数据。在本课程设计中，通过C语言API，我们能够实现对数据库的增删改查操作，以及事务处理等高级功能。商品交易系统是常见的业务场景模拟，主要包括用户管理、商品管理、订单管理等核心模块。此外，项目还需要关注安全性和性能优化等方面，确保系统的稳定和高效运行。

Matlab代码用于游戏StimSync Rorden, C.和Hanayik, T.（2014）。StimSync：开源硬件用于行为和MRI实验。神经科学方法杂志227，90-99。源文件夹提供了完整的文档，详细介绍了如何使用自定义硬件和软件验证设备。示例和时间跟踪显示和记录从StimSync发送的刺激。商用计算机通常用于呈现图像和声音，并记录键盘响应，但这些设备不适合所有研究需求。开源硬件StimSync提供了数字和模拟输入输出控制，适用于各种研究设计，如提供触觉刺激或控制脑部刺激。这种解决方案相比传统的昂贵专有设备更为经济和集成。

这个存储库包含了Kiwi SCARA机器人的Simulink模型和用于在ERT Linux实时目标上控制它的附加Matlab代码。它为FER机器人基础课程实验室的控制实验室提供了客户端基础设施。系统安装需要在Ubuntu 14.04和Ubuntu 16.04上使用Matlab R2014a和R2015a进行测试，并且必须设置实时Linux目标机以控制机器人。

Matlab Conv 代码使用CNN进行图像检索的详细解析，包括Fisher Vector, VLAD, FC, RMAC, CROW等算法框架的构建与比较。同时更新了Python版本的支持，并添加了对最新版MatConvNet 1.0-beta17的兼容。网页演示部分代码已公开，为研究人员和开发者提供了有价值的资源。