模式开发

本书专为开发和研究模式识别系统的实践者设计，涵盖语音识别、字符识别、图像处理和信号分析等多个应用领域，提供丰富的资料和信息，帮助读者选择最适合的技术。

在某些科学著作中，一旦从感兴趣的人群中收集数据，通常很难了解数据以无组织方式呈现时的含义。将原始数据组合成有意义的形式，例如频率分布，可以使数据更容易理解和解释。正是在频率分布的上下文中，遇到了以简洁的方式传达包含在数据中的数字信息的重要性。因此，分组数据是已被组织成称为类的组的数据。可以通过构建一个显示变量频率分布的表格（其值在原始数据集中给出）来组织原始数据集。这种频率表通常称为分组数据。在这里，我们开发了一个MATLAB代码来计算分组数据的模式。可以在列形式矩阵中输入包含频率计数和hist m函数的bin位置的返回或修改向量n和xout。模式计算使用直截了当的公式，Mo = L + I((F1 - F0)/(2F1 - F0 - F2))，其中：L为模态等级下限，I为包含众数的区间的宽度，F0为模态类之前的类的频率，F1为模态。

这是一个示例脚本，展示了Hermite函数的应用。脚本创建了厄米高斯模式 4,4 并展示了其效果。使用了宽度为4个单位的网格，以及高斯的标准偏差。结果显示了厄米高斯模式的绝对值平方图像。

LEGENDGRID(H, string1, ..., stringN, numHandlesPerColumn) 是一个函数，用于在MATLAB开发中以网格模式显示图例。numHandlesPerColumn是一个1×M矩阵，表示每列的句柄数，总和为N。默认图例位置为“SouthOutside”。除了基本用法外，还可以在指定坐标轴上使用，以及设置标题。参数如'fontSize'、'markerSize'和'lineWidth'可以进一步定制图例的显示。

本研究对坐姿人体的集总参数模型进行了模拟。

MATLAB代码可以重现Chen S、Wang K、Peng Z等人在2020年《声音与振动杂志》中提出的广义色散模式分解算法的部分结果。该算法是Chen S等人2018年在《机械系统与信号处理》中发表的对偶论文的频域版本，并部分借鉴了Chen S等人2017年在《IEEE信号处理杂志》上发表的非线性啁啾模式分解的变分方法。

作为工程师的最后工作，我开发了一款低成本声学测量系统。该软件提供了录音模式、实时模式和校准模式，能够进行多种测量参数记录：包括SPL和Leq（A、C、Z加权，快速和慢速加权）、FFT（A、C、Z加权，2048、4096、8192分辨率）、频带倍频程频率分析（1/1、1/3、1/12倍频程）以及波形分析。

逻辑备份又分为三种模式： 表模式（T）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的表，甚至是所有的表。具有特权的用户可以根据所指定的数据库模式来（限制表）卸出他们所包含的表。缺省情况下，卸出的为当前用户下的所有表。 用户模式（U）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的所有实体（表、数据和索引）。 全数据库模式（F）：只有具有EXP_FULL_DATABASE角色的用户才可能以这种模式卸出。以此模式卸出的用户，除SYS模式下的内容外，数据库中所有实体都可以卸出。

本教程详细介绍了如何使用Matlab开发神经网络进行模式识别，重点在于基于反向传播神经网络的简单三类识别。

将数据库从归档模式转换为归档模式的过程称为归档模式向归档模式转换。