lamp

原创 于 2011-04-12 10:57:00 发布 · 243 阅读 · 0 ·
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本文为新手提供了在 Ubuntu 上安装 LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) 的详细步骤。通过这些指导，即便是初学者也能轻松搭建起自己的 LAMP 服务器环境。

lamp 安装 http://www.howtoforge.com/ubuntu_lamp_for_newbies

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语音分离通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于信号FFT分析的语音分离方法，利用Matlab实现对混合音频信号的频域分析，并根据音频特征设计合适的滤波器进行语音信号分离。文中详细阐述了快速傅里叶变换（FFT）在语音信号处理中的应用，通过频谱分析识别不同语音成分的频率范围，进而设计带通或低通滤波器实现有效分离。该方法适用于多说话人环境下的语音提取，具有较强的实用性和可操作性，配套Matlab代码便于复现实验结果。; 适合人群：具备基本信号处理知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事语音信号处理相关工作的工程师；建议有数字信号处理、傅里叶变换及滤波器设计基础的学习者使用； 使用场景及目标：①用于语音增强、语音识别前的预处理环节，提升目标语音质量；②在会议录音、监控音频、助听设备等实际场景中实现多语音源的有效分离；③作为教学案例帮助理解FFT与滤波器设计在语音处理中的综合应用； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试，深入理解FFT频谱分析过程与滤波器参数设置对分离效果的影响，同时可尝试更换不同音频数据进行实验对比，进一步掌握语音信号分离的关键技术要点。【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）
TWC汽车催化剂内瞬态温度分布的MATLAB.zip
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指纹识别指纹应用程序（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了一个基于Matlab实现的指纹识别应用程序，涵盖指纹图像的预处理、特征提取、匹配等核心步骤，旨在通过代码实践帮助用户理解和开发指纹识别系统。文档还提及多个相关技术主题，如植物疾病识别、语音分离、状态估计、数字水印等，但核心内容聚焦于指纹识别的应用实现，提供了可用于科研与学习的Matlab代码支持。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事生物特征识别、图像处理或模式识别方向的科研人员及高校学生；适用于本科毕业设计、研究生课题或工程实践项目； 使用场景及目标：①学习指纹识别的基本流程与算法实现；②开展生物特征认证系统的开发与优化；③作为课程设计或科研项目的参考案例，提升实际【指纹识别】指纹应用程序（Matlab代码实现）编程与系统设计能力； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行逐模块调试与验证，重点关注图像增强、细节提取（如 minutiae 特征）和匹配算法的实现逻辑，同时可扩展学习文档中提到的其他图像处理与信号分析技术以拓宽应用视野。
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**项目部署与使用指南** 本资源包含一套完整的植物图像识别系统源代码，该代码库已通过全面测试，各项功能运行稳定。系统采用模块化架构设计，适用于学术研究及教学演示用途。 **环境配置步骤** 1. 安装版本控制工具：通过系统包管理器安装Git 2. 获取源代码：从代码托管平台克隆项目仓库至本地 3. 进入项目目录：切换至已下载的项目根文件夹 **注意事项** - 本代码库原为计算机科学领域毕业设计成果，经多轮测试确保核心功能完整可用 - 适用于高等院校计算机科学、智能科学与技术、信息工程等相关专业的教学实践场景，可供学生课程实践、毕业设计参考使用 - 使用者可根据实际需求对算法模块进行功能扩展与参数优化 - 请在使用前仔细阅读项目文档说明，本资源仅限于教育科研用途 **技术说明** 系统采用经典机器学习框架实现，包含数据预处理、特征提取和分类识别完整流程。所有模块均经过交叉验证测试，模型评估指标达到学术应用标准。建议使用者具备基本的编程基础与机器学习理论知识，以便更好地理解系统架构并进行二次开发。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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