共振峰带宽

该项目实现了基于线性预测编码（LPC）分析的语音共振峰频率跟踪算法。算法能够有效地从输入语音波形中提取共振峰频率轨迹，并可用于语音分析、语音识别等领域。

在Format_Tracker.m中，输入语音波形被切分成多个重叠帧，每帧进行LPC分析。每个帧的共振峰频率被绘制并输出到矩阵中。

如果数据输入包含两列，则此函数将计算峰的半峰全宽：第一列代表 x 值，第二列代表 y 值。

提出一种基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。 提高跟踪算法的空间定位准确性，并自适应更新带宽准则。 提高算法对目标尺度变化的自适应性，提高空间和尺度定位准确性。

Bandwidth Splitter是一款专门用于网络带宽管理的软件工具，主要服务于英文用户。在当今互联网环境下，高效管理和分配网络资源至关重要，特别是在多用户共享或需要优先级调度的网络应用中。该软件的核心功能在于智能划分网络带宽，确保各应用或设备能公平获取资源。带宽指网络连接单位时间内传输数据的能力，通常以比特每秒（bps）计量，大小直接决定了网络速度和效率。Bandwidth Splitter解决多设备或应用同时使用网络时的带宽争夺问题。用户可设定规则控制不同应用或设备的带宽使用，如在工作时间优先保障邮件和网页浏览速度，在晚间则确保流媒体服务流畅播放。通过此软件，用户避免某一高流量应用抢占过多带宽而影响其他应用正常运行。安装Bandwidth Splitter需运行bsplitter2004.exe，用户可设置安装路径和接受许可协议。安装完成后，用户可启动软件配置带宽管理策略。软件附带readme.txt说明文档，详细介绍使用方法、注意事项及解决方案。用户在使用前建议阅读，以便充分了解软件操作及功能。Bandwidth Splitter的操作包括创建规则、设定带宽限制、时间段设置和监控网络流量。用户可根据网络环境和需求灵活调整设置，并通过实时监控了解带宽使用情况，优化网络体验。此软件适用于需要精细控制网络流量的用户，提升整体网络环境的工具。

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

分析共振超声光谱的共振频率和模式形状。这个程序可与材料科学家和工程师常用的RUS样品形状配合使用。包括一篇详解程序动机及用法的论文，以及多个示例材料文件。适用于MATLAB 2006a及更高版本，7.01亦可。如发现自述文件中的错误或拼写错误，请通过电子邮件通知我们。

这个项目利用Matlab进行磁共振成像开发。该项目实现了PWM调制，用于信号如声音、余弦和正弦波的处理。

最近在学习密度峰聚类算法，对/DensityPeakCluster的Python代码进行了改进，并打算基于此算法撰写论文。在GitHub上发现了这个项目，下载后加入了中文注释以便今后查阅。我从Alex Rodriguez和Alessandro Laio的论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中学习并修复了原始DensityPeakCluster代码中的Bug。

自动调优SQL，兼容MySQL 5.7版本，并支持Python 2.7。当前脚本版本为2.7.5。使用示例：python mysql_tuning3.py -p tuning_sql.ini -s 'select * from apps where appname = \"mydb\"'