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仿真模拟电台信号。对一段音频信号(鸟叫声)进行调制,通过高斯信道后解调,恢复出原音频信号。涉及到的调制方式有AM、DSB、SSB、FM

《机器学习》学习笔记二程序代码,对数据集实现线性判别分析,并将结果进行可视化展示。留日后备用。

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利用C/C++语言实现FFT运算、IFFT运算的程序。FFT运算采用输入倒序、输出顺序方式，IFFT利用FFT运算的对称性实现功能。

《机器学习》第七章后半部分代码，包括利用BIC、EM算法为基础构建贝叶斯网络，并利用吉布斯采样算法对实现对网络的“查询”。贝叶斯网络的构建采用了贪心算法。基于BIC、EM算法生成的贝叶斯网络没有进行较多验证，但从经验简单观察，应该具有一定正确性。

包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。

《机器学习》贝叶斯分类器学习笔记前半部分实现代码，包含“朴素贝叶斯分类器”和“半朴素贝叶斯分类器”。从数据集正、反样例各挑选3例，“半朴素贝叶斯分类器”判断结果完全正确。“朴素贝叶斯分类器”仅对1例正例进行测试，测试结果正确。

《机器学习》决策树学习笔记，根据数据集生成决策树，并以json格式存储。目前没有做可视化展示部分，需要以后完善