模式计算

天线阵列由多个相似辐射器或单元的空间扩展集合组成，通过控制各个单元的相位和幅度，可以合成不同方向和波束宽度的阵列模式。提供了 MATLAB 代码，用于计算和可视化天线阵列的模式。

云计算的特性非常显著：具备超大规模，例如Google云计算已经拥有超过100万台服务器，其他巨头如Amazon、IBM、微软、Yahoo也都拥有数十万台服务器。虚拟化技术支持用户在任何地点、使用各种终端获取应用服务。云计算强调高可靠性，通过数据多副本容错和计算节点同构可互换等措施，确保服务的可靠性超过本地计算机。云计算通用性强，不限制于特定应用，可根据需要构建各种应用。高可扩展性是云计算的一大优势，其规模可以动态扩展，以应对应用和用户规模的增长需求。云计算的按需服务模式类似于自来水、电和煤气的供应方式，用户可以根据需求按量购买服务，极大降低了成本。自动化集中式管理使得企业无需承担传统数据中心的

Storm是一部经典书籍，详细阐述了分布式实时计算的各种模式与实践。它提供了大量的实用案例和具体操作步骤，帮助读者掌握如何在实际项目中应用Storm技术。书中包含的内容对于大数据处理、实时分析以及系统架构设计都有重要参考价值。

介绍了模式识别与智能计算Matlab技术实现所需的软件安装步骤，详细说明了随书光盘中的相关软件内容。

该资源包含可安装和执行的matlab文件，主要涵盖手写体数字识别和聚类分析两大模块。

云计算有三种主要的服务模式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。在SaaS模式下，应用程序通过浏览器提供给用户，节省了服务器和软件授权费用。PaaS模式则扩展了SaaS的能力，允许开发、部署和管理应用程序。而IaaS模式则提供基本的计算、存储和网络资源，以租用方式交付给客户。Oracle云计算解决方案通过这三种模式为用户提供全面的云服务支持。

局部二进制模式（LBP）测试像素与其邻近像素之间的关系，并将其编码为二进制字，从而允许模式/特征的检测，无论对比度如何变化。当前提交包括逐像素实现和基于过滤的实现，大大缩短了运行时间，两者均产生相同结果但在不同阶段运行。请勿使用“pixelwiseLBP”除非用于教育或调试目的。此实现支持RGB多色输入，保持了所有通道的旋转不变性。

输入参数包括换能器尺寸、活动元素选择、元素相位和幅度、激励信号、声学介质（声速、阻抗、衰减）、模拟平面和图像分辨率。输出参数涵盖方向图计算（方位角、仰角、3D）、半功率带宽、声场计算及中轴压力特性。

云计算服务模式的建设架构正在迅速发展，Oracle提供了完善的云计算解决方案，以满足不同需求。

利用MATLAB技术探索模式识别与智能计算的奥秘（第二版） 本书深入浅出地讲解了模式识别与智能计算的核心原理和算法，并通过MATLAB工具进行实战演练。读者将学习到： 模式识别基础: 包括特征提取、特征选择、分类器设计等关键概念。 经典模式识别方法: 如贝叶斯决策、K近邻算法、支持向量机等。 智能计算方法: 如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。 MATLAB实战: 通过丰富的案例和代码，掌握算法实现和应用。 第二版在内容和结构上进行了全面升级，新增了深度学习、强化学习等前沿技术，并提供了更详尽的代码解析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用模式识别与智能计算技术。