Matlab作业支持PCM编程

PCM 编码的 Matlab 实现是个挺实用的练手项目，尤其适合刚接触数字信号的朋友。你可以学到采样、量化、编码这些基础操作，而且代码逻辑不复杂，比较容易上手。文档里流程讲得清楚，还配了示例，边看边写挺有成就感的。 采样直接用 Matlab 的audioread就能搞定，不管是读取音频还是自己生成正弦波，都方便。量化这一步其实就是把模拟值按段切，变成一段段固定的数字值，用数组运算搞定，速度也快。 编码部分其实就是把量化值转成二进制，常见做法是每个值用 8 位表示，用bitshift这些位操作函数就行。打包和传输的话可以用fwrite输出到文件，也可以进一步搞成网络传输，灵活性蛮高。 你要是想练

利用 MATLAB 实现 PCM 13 折线的编码和译码。

支持向量机实战：Matlab编程指南 本指南深入探讨支持向量机的核心概念，并提供基于Matlab的编程实现方法，帮助您快速掌握这一强大的机器学习技术。

这份Matlab源代码专门用于PCM（脉冲编码调制）的编码与解码过程。它提供了在数字音频处理中必需的功能，涵盖了从原始声音数据到PCM编码和解码的完整流程。通过使用这些代码，用户可以深入理解和实施音频信号的数字化处理，从而为相关领域的工程师和研究人员提供了一种重要的工具。

Coursera上提供的Matlab编程作业代码片段，仅供学习参考。这些资源帮助学生理解编程概念和解决问题的方法。用户可以通过这些示例代码来提升他们的编程技能。

这个存储库包含了 Andrew Ng 机器学习课程的 SVM 算法实现，使用 MATLAB 编写，挺适合想要深入理解机器学习原理的同学。它包含了各种经典练习，比如线性回归、逻辑回归和神经网络。你可以通过这些代码了解如何实现梯度下降、如何逻辑回归的正则化、以及如何进行多类别分类，是手写数字识别。每个练习后面都附有详细的 PDF 报告，你理解每一步的思路和代码实现，真的是挺棒的学习资料。代码结构清晰，注释也详细，学起来不难。 如果你想在 MATLAB 中实现这些算法，或者对机器学习的核心算法感兴趣，可以看看这个资源。

通过对模拟信号样本进行编码，我们实现了PCM信号的生成，并使用NRZ信号进行调制。这些信号经过理想滤波器和RC滤波器处理，验证传输PCM信号所需的带宽。

matlab 吴恩达代码 Machine-Learning-AndrewNg 代码笔记：吴恩达机器学习课程编程作业，python 和 matlab 代码，及笔记。笔记由黄海广博士整理，原链接为：欢迎交流。

这是我上MATLAB课时老师布置的作业，推荐给想要巩固知识的同学参考。