位置感知设备

在 MxN 棋盘上，每个方格都包含一个字母。从任意方格出发，按如下规则构成单词：- 每次选取相邻 8 个方格中的一个方格（不能选取已选过的方格）- 依次循环，形成一个字母序列

影响用户工作的故障点位置统计报告给了一个直观的视角，是电压暂降和短时中断对用户设备的影响。通过数据看到，非本线路故障引起的电压暂降占据了相当大的比例，达到了 77%。如果你在配电系统或者输电系统的故障定位时，这种数据方式能你快速定位问题所在，进一步优化系统的可靠性。 这种方式不仅适用于电力系统的故障定位，还可以借鉴到其他领域的类似问题中，是短时干扰的。像是输电网和配电网的故障，不同类型的故障都会影响用户设备的正常运行。电压暂降的影响尤为突出，尤其是配电网中的影响比例要比输电网高，值得注意。 ，结合这些数据，你能够清晰地了解故障点的分布和故障类型的影响，从而在设计系统或者进行故障排查时更加得心应

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

'MFquestdlg'是对'questdlg'的简单改进，允许用户轻松指定questdlg在屏幕上的位置。它保持了原有功能，但增加了位置参数，用户只需用标准化单位的二元素向量指定所需位置即可。例如，指定位置为[0.6, 0.1]将questdlg放置在屏幕左下角偏移的位置。

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

随着特种设备检验管理系统的不断发展，设备管理要求变得愈发关键。这些要求涵盖了设备的日常监控、维护和更新，确保设备在运行过程中的安全性和可靠性。

单层感知器的 Matlab 实现，功能挺全，写得也蛮规整，适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器，还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法，配合 Matlab 的工具箱，调试体验还不错。 多维线性回归加上L2 正则化，过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了，用来做模型评估还蛮方便的。嗯，都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。 更实用的是，后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类，结合EM 算法和高斯混合模型做聚类，思路清晰，结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别，这部分值得重点看看。 顺手一提，k