软错误率

数字逻辑设计里，软错误率（SER）的一直挺让人头疼，是工艺缩小到 40nm 以下之后。不少静态工具压根没考虑工艺波动带来的影响，误差直接翻倍。这篇文章就挺有意思，作者用了改进响应面建模加人工神经网络搞了套统计方法，速度快，精度也还不错。 文章提到的SET（单事件瞬态）其实常见，是在辐射多一点的环境，像航天啥的，一颗粒子打下来，触发一个瞬态电流，电路逻辑就出错了。之前都靠静态估算来软错误率，但问题是，随着工艺变化变得更复杂，你靠静态就容易“低估”问题严重性。 他们的方法其实蛮聪明，先用改进的响应面模型把关键参数抓出来，再用神经网络训练映射关系，这样一来，不光考虑了电路本身的变化，还把工艺波动这事

最小错误率贝叶斯决策算法，用起来挺有意思的。它的核心思想是结合了每种类别的概率和误判带来的损失，这样的判别方式比较灵活，也更精准。想想看，分类问题中的误差成本怎么才能控制得更好，贝叶斯方法绝对是一个不错的选择。你如果想在模式识别中更好地应用贝叶斯理论，这个算法的实现代码可以你搞定。不过，得先搞清楚数据的分布情况，才能用得恰当哦。 这些相关的资源也蛮有的，比如 MATLAB 中的实现，还有贝叶斯公式的应用，基本能覆盖你学这个的整个过程。如果你是做数据或者图像识别的，相关的 MATLAB 和 Java 代码也能让你少走多弯路。 总结来说，如果你是做模式识别，贝叶斯决策理论肯定值得一试，尤其是在面对

这个MATLAB文件专注于解决三类模式分类问题。它根据每个模式类的参数生成一百个随机样本，用于计算类条件密度。文件进一步实现了高斯分类器，使用等先验类概率对每个类的测试样本进行分类，并实现了近邻均值分类器，同样使用等先验类概率。最终评估了每个分类器在样本集上的分类错误率。详细信息请参阅M文件。

东软老师授课的案例，特别适合初学者，内容简单易懂，一学即会。

好东西在大沙地的实质是啥的，上单和其他方面的内容都是关键。

这个简单的m文件描述了UTRA软切换算法中软切换概率与软切换阈值之间的函数关系。它通过计算启用软切换的小区面积与总小区面积的比率来推导这一关系。

该脚本使用Matlab自动检测并测量小鼠脑动脉的感觉诱发血管舒张，生成直径变化kymograph并计算直径变化百分比、基线直径和最大扩张百分比。

期权杠杆率计算 期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。 公式： 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比 隐含波动率计算 隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期，通过期权价格反推得出。 方法： 通常使用期权定价模型（如 Black-Scholes 模型）进行迭代计算，找到与当前市场价格相符的波动率参数。

最大后验概率的 MATLAB 软解调程序，调各种调制方式都挺方便的。代码写得比较清晰，改下参数就能换调制方式，比如 BPSK、QPSK、QAM 什么的。你要是搞通信仿真的，这个真可以用来当工具库用。

MySQL是一款小型关系型数据库管理系统，最初由瑞典MySQL AB公司开发。2008年1月16日，Sun公司收购了MySQL。目前，MySQL广泛应用于中小型互联网网站中，因其体积小、速度快、开放源码等特点，特别适合用于降低网站总体拥有成本。MySQL的官方网址是：www.mysql.com