混淆处理

混淆矩阵直观展示了模型在多类别分类问题上的预测效果，揭示了每个类别样本被正确分类和错误分类的具体情况。

编写此脚本生成用于辅音识别任务的混淆矩阵。程序的输入应为一个Excel文件，其中每列表示一个试验中的刺激，并包括对应的辅音音素。完成后，只需在程序中运行即可。如果您的Excel文件扩展名为.xlsx，请在第11行将'.xls'更改为'.xlsx'。此外，应确保在辅音识别任务中准确识别所用的音素数。

提供了一个三维混淆矩阵，并为给定的组数生成每个组的完整统计信息和汇总统计信息。该矩阵展示了组间比较和评估模型性能的全面视图。

本程序用于解析Thermal Live Viewer的数据，适用于已经进行过[-273.15,0.01]校准的相机，并且原始数据以十六进制存储。如果校准不同，需要相应调整数据解析方法。确保在使用前关闭Thermal Live Viewer应用程序，并插入相机到Windows计算机的USB端口。创建并移动文件send.txt和data.txt到Realterm文件夹中，分别用于发送和接收数据。在Realterm应用程序中设置端口为\10（USB），波特率为9600，并重置应用。若无弹窗出现，则设置成功。在发送选项卡输入数字“100”并发送，若返回字母“d”则设置正确。在捕获选项卡选择椭圆按钮以开始捕获数据。

这段经过混淆处理的MATLAB代码展示了如何将源代码与输出图形视觉上混淆。代码使用匿名函数演示了MATLAB中的函数式编程技术，执行单个匿名函数即可生成一个由9棵树组成的森林图。程序中涉及递归（Y组合器实现）、循环（尾递归实现）、条件选择（索引公式）、惰性求值（@()封装表达式）、以及局部变量传递等技术。代码完全独立运行，无需外部库支持。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。

实验中，重复序列需要具有相同的实验条件。记录的数据一般存储在矩阵中，每个行向量表示不同实验序列的数据。因此，在绘制实验数据之前，必须对这种矩阵进行特定处理，以计算最大值、最小值或平均值。

动态游标可将查询与游标关联，通过OPEN语句执行查询并生成结果集。若查询包含参数，可通过宿主变量或描述符提供替换值。OPEN后，可使用FETCH语句读取结果集。