代码搜索：小样本

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m distance_classify.m

function g=distance_classify(A,b) %距离判别法程序。 %输入已分类样本A（元胞数组），输入待分类样本b %输出待分类样本b的类别g %注：一般还应计算回代误差yita %输入已知分类样本的总类别数n;每类作为元胞数组的一列 n=size(A,1); %输入待分类样本b的样本数m和变量数p [m p]=size(b); for i=1:n
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www.eeworm.com/read/490168/6459952

m quantize.m

function [yq] = quantize(y,B) % 将信号量化为B位 % ------------------------- % [yq] = quantize(y,B) % yq = 量化后的信号(整数): 0
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www.eeworm.com/read/477049/6744336

m l1.m

clear xn=[-5:0.05:5]; %插值点（多个） fn=1./(1+xn.^2); %函数的准确值 x1=linspace(-5,5,11) ; y1=1./(1+x1.^2); %11个样本点 x1=[-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5]； L10=lagrange (x1,y1,xn); % 用11个样本点的Lagrange插
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www.eeworm.com/read/477049/6744338

m l7.m

clear xn=[-5:0.05:5]; %插值点（多个） fn=1./(1+xn.^2); %函数的准确值 x1=linspace(-5,5,11) ; y1=1./(1+x1.^2); %11个样本点 x1=[-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5]； L10=lagrange (x1,y1,xn); % 用11个样本点的Lagrange插
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www.eeworm.com/read/264066/11331054

m quantize.m

function [yq] = quantize(y,B) % 将信号量化为B位 % ------------------------- % [yq] = quantize(y,B) % yq = 量化后的信号(整数): 0
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www.eeworm.com/read/262583/11399352

m standardization.m

%========================================================================== % % 函数名：standardization % 函数介绍：对原始数据进行标准化。方法：（x－基因最小值）/（基因最大值－基因最小值） % 计算每类样本的个数。 % 输入参数：x是原始基因表达谱数据。行是基因，列是样本
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www.eeworm.com/read/262578/11399508

m weighted.m

%========================================================================== % % 函数名：weighted % 函数介绍：计算基因的权重向量。 % 输入参数：data是归一化之后的基因表达谱数据。 % r1是第一类样本的个数 % r2是第二类样本的个数 % 输出参数：w是
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www.eeworm.com/read/400113/11582813

m quantize.m

function [yq] = quantize(y,B) % 将信号量化为B位 % ------------------------- % [yq] = quantize(y,B) % yq = 量化后的信号(整数): 0
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www.eeworm.com/read/154564/11945831

txt all_lda_2_result.txt

------------------------------------------------------------ 对数据库：D:\kk.h\study\人脸库\ORL\92x112\ 训练序列为：1,2,3 测试序列为：4,5,6,7,8,9,10 训练时间：0.09秒 分类时间：0.44秒 训练样本数：120 变换矩阵保留的特征向量个数：39 测试样本数：280
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www.eeworm.com/read/154564/11945851

txt all_pca_c_m_result.txt

------------------------------------------------------------ 对数据库：D:\kk.h\study\人脸库\ORL\92x112\ 训练序列为：1,2,3 测试序列为：4,5,6,7,8,9,10 训练时间：0.02秒 分类时间：1.19秒 训练样本数：120 变换矩阵保留的特征向量个数：46 测试样本数：280
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