Matlab Lighting Model Code Exemplar-SVM Example

项目简介 该项目的目的是通过在组件之间的通信过程中集成技术和系统来开发和实现OPC DA客户端应用程序软件。 核心功能 源代码客户端应用程序的核心功能完全在MATLAB中编程，而图形用户界面是使用Java（即Swing）开发的（请参见opc_Main_JFrame.m）。 服务器连接性 为了测试，使用C#.NET、Java、Python等其他编程语言连接到OPC服务器。 功能性 根据主要和功能要求，OPC DA客户端应用程序可以无缝连接到提供的OPC DA服务器，或从中断开连接。所有请求到OPC服务器的数据成功记录到外部数据库文件中，便于进一步的数据处理和分析。每个记录的数据表示在5分钟的时间范围内每30秒累积十（10）个请求值的平均值。 自适应控制算法 基于安装在立面（包括房间）中的传感器，开发了四种不同的算法来调节和控制薄板/窗户的执行器。该算法基本上确定了房间中所有可能的气候条件，并基于DIN EN15251实现了自适应舒适度模型。

模拟退火算法模型实例，基于MATLAB的模拟退火算法说明解释及介绍。

语音合成代码matlab - Signal Analysis Using AM-FM Model 将演示如何在MATLAB中使用AM-FM模型进行信号分析。AM（幅度调制）和FM（频率调制）模型是信号分析的重要工具，可以有效提取信号中的调制特性。此代码实现了对信号的合成、分析与处理，包括调制信号的生成、解调以及频谱分析等步骤。 代码中，我们将通过生成AM-FM调制信号来模拟真实的语音信号。用户可以直接将此代码应用于实际的语音信号处理中，通过调整参数来观察信号的频谱变化，并理解AM-FM模型如何在信号处理中发挥作用。 主要步骤：1. 创建AM信号和FM信号。2. 使用傅里叶变换分析信号的频谱特征。3. 通过适当的解调方法恢复原始信号。 这段代码不仅能够帮助理解调制解调过程，还能为进一步的语音合成或信号处理应用提供基础。 关键点： AM-FM模型在信号分析中的应用 MATLAB实现语音信号合成与调制分析 参数调整对频谱的影响

64QAM MATLAB 调制代码 64QAM的MATLAB调制代码包括以下步骤： 产生基带信号：生成随机比特流作为基带信号。 映射：将比特流映射到64QAM星座点上。 插值滤波：对信号进行插值处理以改善频谱特性。 调制乘载波：将基带信号调制到载波频率上。 过高斯白噪声信道：添加噪声以模拟真实传输环境。 画星座图：展示调制信号的星座图形。 调制信息转化为幅-相二维图：生成信号的幅度和相位图。 这些步骤将帮助你理解和实现64QAM调制的过程。

本代码使用定向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）来区分实际的人脸对象与非人脸对象，具体实现基于Matlab。代码位于名为code的目录中，必要的数据集存放在data目录中。该方法采用滑动窗口技术，在图像中逐步扫描并检测出可能存在的人脸区域。

Model-based value iteration algorithm for deterministic cleaning robots. This simple implementation of the value iteration algorithm serves as a helpful starting point for beginners in reinforcement learning and dynamic programming. The deterministic cleaning robot MDP involves the robot collecting used cans and recharging its battery. The state represents the robot's position, and the action defines the movement direction, either left or right. The first (1) and last (6) states are terminal states. The goal is to find the optimal policy to maximize the reward from any initial state. This is an example of Q-iteration (model-based value iteration DP). Reference: Algorithm 2-1, from: @book{busoniu2010reinforcement, title={Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximation}, authors={Busoniu, Lucian and Babuska, Robert and De Schutter, Bart and Ernst, Damien}, year={2010}, publisher={CRC Press}}.

This MATLAB example demonstrates the use of gradient descent to iteratively solve for the coefficients of a noisy quadratic curve. The algorithm is applied to fit a quadratic curve model, and the noisy data points are used to estimate the optimal coefficients through gradient descent optimization. This example is designed to inspire and help others understand how gradient descent can be applied in real-world curve fitting problems.

本教程详细介绍了如何在MATLAB中设计FIR带通滤波器，包括实例讲解、程序代码和相应的图像展示。以下是设计步骤： 定义滤波器参数：首先，确定带通滤波器的频率范围，包括通带频率和截止频率。 选择滤波器长度：选择合适的FIR滤波器长度，通常越长的滤波器具有更好的频率响应。 使用MATLAB函数：使用fir1函数设计滤波器。代码示例： matlab fs = 1000; % 采样频率 f1 = 100; % 通带下限频率 f2 = 200; % 通带上限频率 N = 50; % 滤波器阶数 b = fir1(N, [f1 f2]/(fs/2), 'bandpass'); freqz(b, 1, 512, fs); % 绘制频率响应 分析频率响应：使用freqz函数绘制频率响应，验证滤波器设计是否符合预期。 通过以上步骤，您可以使用MATLAB成功设计一个FIR带通滤波器，并通过频率响应图像进行可视化验证。

Oracle 分页案例，包含注释和查询功能。以下是实现分页的SQL示例： SELECT * FROM ( SELECT a.*, ROWNUM rnum FROM ( SELECT * FROM your_table ORDER BY your_column ) a WHERE ROWNUM <= :end_row ) WHERE rnum > :start_row; 参数说明：- :start_row：开始行数- :end_row：结束行数 此查询可用于分页显示数据，同时支持查询功能。