Traffic Lights Recognition (TLR) 是一个交通信号灯识别的视频数据，在真实的道路上采集的交通信号灯视频，分辨率为 640x480，由法国一所大学提供。

用matlab对MPSK信号进行调制识别的程序，内容完整，能够修改各种数据

为了提高神经网络对分布复杂的雷达信号类型的识别率，提出一种结合小波变换、互信息特征选择及神经网络的分类新方法。首先利用小波变换对信号进行特征提取，然后通过基于互信息的特征选择来对特征进行选择，最后把选择出的特征作为神经网络的训练样本对其进行辐射源类型的识别。仿真结果显示，该方法能够利用较少的特征值得到较高的识别正确率。

在语音识别、雷达信号处理、生物医学信号检测与识别等应用领域广泛使用基于离散傅立叶变换的谱分析技术。

MATLAB数字语音信号识别。识别语音文件的0-9数字，带识别率。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

基于BP神经网络的音频信号识别的matlab源代码

MATLAB语音数字识别，识别0-9十个数字

本程序是一个基于MFCC和VAD端点检测的简易语音门锁课程设计的程序，检测时需要事先录入提供多个样本当作语音库，然后程序会通过你测试时的语音阈值与库里语音匹配，然后进行检测。由于算法较为简单，也没进行多重训练，识别率较低。

基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别 科技栈 带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境 Jupyter笔记本 图书馆-Keras，TensorFlow，Scikit-Learn，Scikit-Image，OpenCV，Pandas，Numpy，Matplotlib，TKinter，PIL 介绍 交通标志识别（TSR）是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来，移动性依赖于这样的系统，以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。 该项目的主要目标是设计和开发一个健壮且计算轻便的模型，以准确分类道路上的交通标志。 在该领域的现有技术中，很大一部分使用了计算机视觉和分类的常规方法。 另一方面，该项目利用深度卷积神经网络（CNN）来实现高分类精度，同时易于部署在汽车硬件上。 TensorFlow和Keras将构成分类模型的基础架构。 该项目使用的数据集是可在Ka

DSSS信号识别算法--自相关