PCM算法

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。

这是一个程序，您可以在保持频率稳定的同时改变时间，或者在保持时间稳定的同时改变频率，还可以记录某人的声音。

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。

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。

通信原理课程设计，采用MATLAB进行PCM编码与解码仿真过程的优化探讨。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。