神经网络源程序代码，有常用的BackProp算法,行程编码算法RCL,动态聚类算法,LVQ(学习矢量量化)算法等等，自己看吧
上传时间： 2015-05-21
上传用户：xiaoyunyun
可预置可逆4位计数器 利用AT89S51单片机的P1.0－P1.3接四个发光二极管L1－L4，用来指示当前计数的数据；用P1.4－P1.7作为预置数据的输入端，接四个拨动开关K1－K4，用P3.6/WR和P3.7/RD端口接两个轻触开关，用来作加计数和减计数开关
上传时间： 2014-01-15
上传用户：海陆空653
在对考试成绩进行常规汇总和统计的基础上，还采用教育统计学中的“标准差”﹑“差异系数”和“标准分”，对成绩和教学质量进行科学的量化分析。无论成绩管理采用何种方式：“分数制”﹑“分数+等级制”﹑“分数转等级制”还是“等级制”，这都是有效工具, 呵呵~
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上传时间： 2015-07-10
上传用户：磊子226
在FPGA系统设计中，要达到性能最大化需要平衡具有混合性能效率的元器件，包括逻辑构造(fabric)、片上存储器、DSP和I/O带宽。在本文中，我将向你解释怎样能在追求更高系统级性能的过程中受益于Xilinx® 的Virtex™ -5 FPGA构建模块，特别是新的ExpressFabric™ 技术。以针对逻辑和算术功能的量化预期性能改进为例，我将探究ExpressFabric架构的主要功能。基于实际客户设计的基准将说明Virtex-5ExpressFabric技术性能平均比前一代Virtex-4 FPGA要高30％。
上传时间： 2015-08-29
上传用户：thesk123
LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
标签： Quantization Learning Vector LVQ
上传时间： 2015-08-31
上传用户：youke111
说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。
上传时间： 2015-09-04
上传用户：xwd2010
Marr边缘检测算法的研究，,提出了不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法
上传时间： 2014-11-10
上传用户：CHINA526
基于C++语言的静态图象压缩编码，JPEG DCT量化编码 C++程序,对学习图像压缩编码的过程和具体实现很有帮助。
上传时间： 2015-09-15
上传用户：z754970244
Jpeg编解码器的源代码，中间包括DCT变换，量化，Huffman编码等过程
上传时间： 2015-09-15
上传用户：sardinescn
子块DCT变换编码/帧内预测编码DPCM，基于JPEG量化矩阵的量化与反量化
上传时间： 2013-12-17
上传用户：一诺88
