代码搜索：小样本

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代码结果 10,000
热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m generatesample.m

function [] = generatesample(path) %generatesample 在指定路径生成适合于训练的样本 % path -- 指定路径，用于保存样本文件 p = [0:1:255] ; t = zeros(1,256); t(82:256) = 1 ; save(path,'p','t');
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www.eeworm.com/read/163751/10147382

txt one_pca_2_result.txt

------------------------------------------------------------ 对数据库：D:\kk.h\study\人脸库\ORL\92x112\ 训练序列为：1 测试序列为：2,3,4,5,6,7,8,9,10 训练时间：0.06秒 分类时间：0.11秒 训练样本数：40 变换矩阵保留的特征向量个数：23 测试样本数：360
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www.eeworm.com/read/163751/10147389

txt one_pca_m_result.txt

------------------------------------------------------------ 对数据库：D:\kk.h\study\人脸库\ORL\92x112\ 训练序列为：1 测试序列为：2,3,4,5,6,7,8,9,10 训练时间：0.08秒 分类时间：0.50秒 训练样本数：40 变换矩阵保留的特征向量个数：23 测试样本数：360
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www.eeworm.com/read/163751/10147395

txt one_pca_c_result.txt

------------------------------------------------------------ 对数据库：D:\kk.h\study\人脸库\ORL\92x112\ 训练序列为：1 测试序列为：2,3,4,5,6,7,8,9,10 训练时间：0.08秒 分类时间：0.61秒 训练样本数：40 变换矩阵保留的特征向量个数：23 测试样本数：360
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www.eeworm.com/read/163638/10152035

txt 下载须知.txt

1、样本下载后要用word打开。 2、样本是从论文中摘录的一部分内容与程序运行时的部分界面截图，因实际作品经常修改完善，所以 样本与实际作品在内容、排版格式方面有一定的差别，与实际作品不符之处，请以实际作品为准。 3、若需要此设计的全部内容，请与本站联系。本站联系方式：Email：lyfbysj@163.com，QQ：380856918。 欢迎光临本站。 ...
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m zhgddgj.m

p=input('输入自回归的阶数：') for j=1:p a(j)=input('输入样本自相关函数：'); end b(1,1)=a(1); sum1=0; sum2=0; for k=1:p-1 for j=1:k sum1=sum1+b(k,j)*a(j); sum2=sum2+b(k,j)*a(k+1-j);
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www.eeworm.com/read/357858/10199682

m newtonraphson.m

q=input('输入滑动平均阶数：') max=input('输入所要求的精度：') V=input('输入样本方差：'); for j=1:q+1 E(j)=input('输入各阶样本自协方差函数：'); %E(j)为j-1阶样本自协方差函数，注意这里是j-1阶，其中第一个就是样本方差 end E=E'; A=zeros(q+1,1); A(1,1)
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www.eeworm.com/read/355530/10259059

m exp2_16.m

%curve interpolation ys=[0 0.9 0.6 1 0 0.1 -0.3 -0.7 -0.9 -0.2]; %已有的样本点ys xs=0:length(ys)-1; %已有的样本点xs x=0:0.1:length(ys)-1;%新的样本点x y1=interp1(xs,ys,x,'nearest'); %插值产生新的样本点y1 y2=interp1(xs,ys,
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www.eeworm.com/read/162323/10314310

m exp2_16.m

%curve interpolation ys=[0 0.9 0.6 1 0 0.1 -0.3 -0.7 -0.9 -0.2]; %已有的样本点ys xs=0:length(ys)-1; %已有的样本点xs x=0:0.1:length(ys)-1;%新的样本点x y1=interp1(xs,ys,x,'nearest'); %插值产生新的样本点y1 y2=interp1(xs,ys,
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www.eeworm.com/read/424368/10457051

m main.m

%------------------------------------------------- %c-均值算法，对IRIS数据分类 %------------------------------------------------- [iris,irisc] = loadiris(); %导入IRIS数据 %iris即为待分类样本数据矩阵，共150组，每组4个特征 [nr
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