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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。

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

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.

在表“Persons”中，选取居住在以“Ne”开头的城市的人员：SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE 'Ne%' 在表“Persons”中，选取居住在包含“lond”的城市的人员：SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '%lond%' 在表“Persons”中，选取名字的第一个字符之后是“eorge”的人员：SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE '_eorge' 在表“Persons”中，选取居住在以“A”或“L”或“N”开头的城市的人员：SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '[ALN]%'

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。

(2) 夹角余弦法: ∑ ∑ ∑ = = = ⋅ ⋅ = m k jkik m k jkik ij xx r 1 1 22 1 ， ),,2,1,( nji L=(3) 相关系数法: ∑ ∑ ∑ = = = −⋅− = m k jjkiik m k jjkiik ij xxxx r 1 1 22 1 )()( ， ),,2,1,( nji L=(4) 指数相似系数法: ∑ = ⎪⎭ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪⩩ ⎪ ⎨ ⎧ − −= m k k jkik ij s xx m r 1 2 2 , )( 4 3 exp 1其中∑ = = n i ikk xn x 1 1 ， ∑ = −= n k kikk xxn s 1 2)( 1 ， ),,2,1( mk L=(5) 大小值法: ∑ ∑ = = ∨ ∧ = m k jkik ij xx r 1 1 )( ， ),,2,1,,0( njixij L=>(6) 算术平均值法

MATLAB BP神经网络以及GABP神经网络，包括数据.mat，并附有详细注释，便于更改和理解。

Matlab光照模型代码欢迎使用Exemplar-SVM库，这是由卡内基梅隆大学开发的大型对象识别库，同时获得了我的机器人学博士学位。 - 托马斯·马里西维奇（Tomasz Malisiewicz）该代码是用Matlab编写的，是以下两个项目以及我的博士论文的基础：示例SVM的集成，用于对象检测及其他。在ICCV中，2011年。摘要提出了一种概念上简单但令人惊讶的强大方法，该方法将判别目标检测器的有效性与最近邻方法提供的显式对应相结合。该方法基于为训练集中的每个示例训练单独的线性SVM分类器。因此，这些示例SVM中的每一个都由一个正实例和数百万个负实例定义。尽管每个检测器对其示例都是非常特定的，但我们从经验上观察到，这样的示例SVM的集成提供了令人惊讶的良好通用性。我们在PASCAL VOC检测任务上的性能与Felzenszwalb等人的基于复杂潜在零件的模型相当复杂，只是计算成本有所增加。但是，我们方法的主要好处是，它在每次检测和单个训练样本之间建立了明确的关联。由于大多数检测都显示出与其相关样本的良好对齐，因此可以将任何可用的样本元数据（细分，几何）纳入考虑。