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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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txt all_lda_c_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：0.08秒 分类时间：1.84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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txt test_pca_c_mh_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：0.13秒 分类时间：2.73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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txt one_pca_s_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：0.58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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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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txt all_pca_c_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：0.13秒 分类时间：2.03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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www.eeworm.com/read/163751/10147397

txt all_lda_1_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：0.70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/163751/10147399

txt all_pca_c_mh_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：0.13秒 分类时间：2.78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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m poly1.m

function c=poly1(A) %POLY1 函数用 Fadeev-Faddeva 算法来取矩阵的特征多项式系数。 % 它完全可以取代 MATLAB 本身提供的 POLY 函数，且运算精度更高。 %Designed by Prof D Xue (c) 2000 [nr,nc]=size(A); if nc==nr R0=eye(nc); R=R0; c=[1 z
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m 5-1.m

%例程5－1 计算随机信号的时域统计特征 % e.g.5-1.m for example5-1; % to test function of mean/var/std; clear all; N=10^5; X=randn(1,N); %产生随机噪声信号 disp('均值'); X_1=mean(X) disp('均方值'); X_2=mean(X.*X) disp('
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m c－cluster.m

disp(strvcat('基于C－均值算法的特征点聚类',strcat(datestr(now)))); % S=[-1,0,0,1,3,5,5,4;-1,1,0,0,5,4,5,5] % S=input('S=') S=[0,0,4,4,5,5,1;0,1,4,5,4,5,0] sx=S(1,:); sy=S(2,:); len = length(sx);
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