能量机动性图

嘿，给推荐一个挺有用的资源——车牌及机动车图片.rar压缩包，里面有一堆和汽车、车牌相关的图片。如果你最近做车牌识别或者车载系统开发，这个包简直是个宝藏。里面的图片可以用于图像、计算机视觉、深度学习训练，甚至光学字符识别（OCR)都有用处。如果你在搞图像分类、物体识别，或者做一些相关的 AI 项目，这些数据集就能为你大的。值得注意的是，图片压缩算法、数据隐私管理这些问题也得关注，尤其是车牌识别中，涉及到一些敏感信息。，想做交通工具识别、车牌识别或者相关图像的项目，这个资源蛮适合的。建议：整理好数据集，配合现代的深度学习技术，效果会更好。

评估有向图与无向图在连接方面的特性。

这里我们通过仿真来计算能量检测的阈值。这种方法通用于各种能量检测场景，假设所有信号为复杂的高斯信号。算法如下：1.假设接收到的是纯噪声，即主用户不在。2.如果唯一的噪声能量高于阈值，则对应虚警。3.重复此场景进行多次迭代。4.误报概率=能量高于阈值/迭代次数。如需绘制ROC曲线，请参考同一作者其他发布的MATLAB代码。

我编写了一个用于信号进行小波包分解后计算各节点能量的matlab程序。

InFoRM，即图挖掘中的个人公平性的Python实现，针对PageRank、频谱聚类和LINE任务，体现了我们在KDD 2020年论文中的研究成果。我们提供了Python 3（> 3.7）的实现，涵盖了斯克莱恩网络数据的加载和PPI数据集的演示。此外，方法文件夹中提供了三种去偏置方法，包括消除输入图和采矿模型的偏见。

基于仿真技术的认知无线电能量检测门限码，针对Matlab开发再销售。

在使用线性、logistic和cox限制性立方样条图时，数据的应用分析至关重要。这些方法在统计建模中扮演着重要角色，帮助理解数据的复杂关系和趋势。

MATLAB开发：数值能量法的比较研究。对数值积分方法进行了比较分析，涵盖了梯形法、辛普森法则、中点法等几种方法。

单节点与协作能量检测性能的ROC曲线分析如下： 虚警概率与漏检概率的比较图。 检测概率与漏检概率的比较图。

孤立词的语音识别程序，基于能量，思路比较清晰，代码也不复杂，蛮适合想了解语音识别原理的你。 基于MATLAB的孤立词识别项目，录音用的是voc.m，识别用reco.m，两段脚本分工明确，跑起来还挺顺畅的。像录音部分，就用了audiorecorder函数，操作简单，响应也快。 识别逻辑用的是MFCC特征+简单分类器的组合，比如支持向量机SVM、或者HMM。其实不用太担心算法细节，脚本里已经封装得蛮清楚了，基本是照着跑、改点参数就能上手。 像reco.m那段，用了个3 秒识别窗口，这个设置挺合理的，一般一个单词说完差不多就这个长度，既不会太短丢信息，也不会拖太长加干扰。 压缩包里还带了训练集、预脚