说明：本代码是基于自编码在对于手写数字识别的基础上对于轴承故障信号的检测识别，信号来源于凯斯西储大学实验室，错误类型分为正常normal ，外圈错误OF，内圈错误IF，轴错误RF，一共分为是个级别
说明：斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码，源代码中需要补全的地方，全部把代码补完整，把手写体识别的数据库放到路径下，可以直接运行。
说明：本文提出了一种基于全局和全局的卡纳达、泰卢固语和天成文书手写体数字识别方法
说明：在这个项目中，2-3 位数字从整个数据集提取和聚类分析的 knn 用于检测从图像的数字。
说明：基于互功率谱的时延估计，保证准确无误，是学习通信的好帮手，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，连续相位调制信号(CPM)产生，自写曲率计算函数 ,具有丰富的参数选项。