莫尔斯电码

介绍了一种利用Arduino和Matlab实现的实时莫尔斯电码转换系统。该系统解决了以往莫尔斯电码听力训练器无法实时输出键盘输入的问题，通过串口通信将Matlab与Arduino连接，实现键盘输入的信号实时转换为莫尔斯电码并通过扬声器输出。该系统可用于莫尔斯电码学习、人机交互、业余无线电等领域。

独立可调的莫尔斯解码逻辑，用 MATLAB 撸出来还是挺带感的。Demorse Untethered and Unleashed的核心优势就是灵活。传统解码器都得乖乖按标准来，它就不。你想换自己的点划规则？行。想搞个只你自己懂的编码？也行。实验研究用这个再合适不过了。用户自定义映射挺方便，用的就是 MATLAB 的containers.Map，一套键值对应就搞定了。输入信号怎么？得靠信号工具箱，滤波、阈值检测、时间都能上。点和划的识别也挺智能，像状态机那种逻辑，基本上按节奏来就能还原出字符。解码后还能直接拼成整句，支持的功能也比较全。你要是想搞业余无线电、航海信号，或者单纯就是莫尔斯爱好者，试

TDAmapper是一个R包，利用离散莫尔斯理论通过Mapper算法进行拓扑数据分析。这种方法由G.辛格、F.莫莫利和G.卡尔森在2007年基于点的图形会议上提出，分析高维数据集和识别3D对象。要安装稳定版本，请使用以下命令：install.packages(\"TDAmapper\", dependencies=TRUE)；要获取最新版本，可从Github安装：install.packages(\"devtools\");然后通过devtools::install_github(\"paultpearson/TDAmapper\")安装。在安装前，请根据您的操作系统准备必要的工具。

这是一个Matlab脚本，用于展示所有三个圆、所有主应力以及与莫尔圆相关的其他信息。

中文字符的编码问题，一直是数据库操作里绕不开的老大难。《中文电码库》就挺实用的，专门用来中文字符在通信、存储、传输过程中容易出乱码的问题。它背后是基于 Oracle 数据库搞的，稳定性不用多说，比较适合做企业级的中文字符管理系统。 每个中文字符都对得上一个特定的电码，也叫“码点”或“编码值”。在这个系统里，中文字符主要用GBK 字符集，比起老的 GB2312，支持的汉字更多，还加了不少符号，总共有 2 万多字符，覆盖面蛮广的。 数据导出的部分用的是DM_GBK.dmp文件，是Oracle 的数据泵格式，适合备份或者迁移。导入导出的时候记得带上正确的字符集参数，命令是expdp和impdp那套，

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），通过MATLAB编程实现。

脚本mohr_calling是主控脚本，它使用函数mohr来绘制二维莫尔圆，展示主应力方向，并可绘制平面应力分布的角度。

贝叶斯估计的思路挺的，属于那种一上手就能让人眼前一亮的类型。它不把概率当成现实中发生的频率，而是当成你对某件事的信心值——比如你觉得模型参数是多少，就可以用分布来表达。参数不再是死板的定值，而是有了“性格”的变量，你可以给它们分布，做推断，甚至算个区间，挺有弹性的。点估计、区间估计这些东西在贝叶斯里用起来顺手多了。如果你是搞机器学习、数据挖掘或者对概率建模感兴趣的前端或工程类选手，那这个资源还蛮值得一看。顺手放几个还不错的相关文章，比如状态估计的 Matlab 实现，或者是区间估计在 ANSYS 工程里的应用，都是实用的例子。建议你在用的时候注意一点，贝叶斯方法虽然灵活，但计算量也不小，尤其是

贝叶斯项目反应建模其实挺有意思的，主要就是运用贝叶斯统计方法对项目反应数据进行建模。它背后的核心理论是项目反应理论（IRT），广泛应用于教育评估和心理测量领域。知道，传统方法多依赖频率统计，而贝叶斯方法就显得比较灵活，它能结合先验信息和新数据来更新模型，适合不确定性。对于需要估计能力水平和测试题目特性的研究来说，贝叶斯方法的强大潜力不言而喻。你如果做这方面的研究，不妨看看 Jean-Paul Fox 的书《Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications》，里面详细了贝叶斯方法在项目反应建模中的应用，尤其适合社会与行为科学领域的研