这是一道卷积题的代码，我们可以体会到python的快捷方便，更易于使用，希望大家支持

常用深度网络总结，包含背景、创新点、表现、文章代码资源等 适用于机器学习、深度网络、计算机视觉的道友 自己手打总结文档，囿于能力，挂一漏万，如有笔误请大家指正~ 自己：脑机接口+人工智领域，主攻大脑模式解码、身份认证、仿脑模型… 在读博士第3年，在最后1年，希望将代码、文档、经验、掉坑的经历分享给大家~ 做的不好请大佬们多批评、多指导~ 虚心向大伙请教！ 想一起做些事情 or 奇奇怪怪点子 or 单纯批评我的，请至Rongkaizhang_bci@163.com

用卷积滤波器matlab代码硕士学位论文-CNN和CWT用于功率质量扰动分类 此项目与Itajubá联邦大学的Rafael S. Salles题为“高级信号处理和深度学习在质量性能综合度量中的模式识别的使用：智能电网应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB和Simulink代码的详细信息。 电能质量（PQ）并不是一个新主题，但绝不能以任何方式忽略它，因为它的性能参数将揭示用户设备和电网之间是否足够的问题。 随着电力系统的不断变革，其特点是可再生能源的高度普及，基于电力电子设备的组件在网络中的大量插入以及发电的分散化，这些问题变得越来越重要。 在智能电网中，寻求用于解决PQ干扰问题的更高级解决方案的解决方案。 在这种情况下，先进的信号处理在处理网络和支持各种应用以及人工智能（AI）方面发挥着至关重要的作用，而人工智能（AI）已在为应用提供多个领域的创新解决方案方面发挥了重要作用。 这项研究调查了高级信号处理和深度学习技术在PQ障碍信号的模式识别和分类中的用途。 为此，带有滤波器组的连续小波变换用于从具有电压干扰的信号中生成具有时频表示的二维图像。 这项工作旨在使用卷积神经网络（CN

《解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法》文章代码复现 摘要：针对信比较低时，多重信号分类(Multiple Signal Classihication, MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题，提出了一种解卷积的 MUSIC 方位估计算法(Deonvolved MUSIC D-MUSIC)该方法用一个类似冲激函数作为 MUSIC 算法输出方位的点散射函数 (Point cattering Function,PSF)然后基于解券图像复原理，利用该点散射丽数和 RichardsonLucy(R-L) 送代算法对 MUSIC 算法的方位谱进行解卷，得 D-MUSIC 算法的方位谱，达到降低方位谱背景级的目的仿真表明，该方法继承了 MUSIC 算法的高分生能，且可以明显降低方位的背景级，具有较好的方位估计性能，对南海上试验的水平阵数据进行处理，分析比较了利用 MUSIC 算法和解卷积 MUSIC 算法获得的方位谐时间历程图，分析结果有效验证了 D-MUSIC 算法性能的优越性

混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了一些参考。

本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平

5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

一种基于新型卷积胶囊网络的交通标志识别方法，张玉鑫，刘畅，交通标志识别是自动驾驶技术中的一个研究热点，也是保证自动驾驶安全的重要保障。由于道路交通标志的背景复杂，颜色失真严重并存

Javascript中的深度学习，实现在浏览器中训练卷积神经网络

参考： CNN系列模型发展简述（附github代码——已全部跑通） – KevinCK的文章 – 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66215918 演变 LeNet：2个卷积3个全连接，最早用于数字识别 AlexNet：12年ImageNet冠军，5个卷积3个全连接，多个小卷积代替单一大卷积；使用ReLU激活函数，解决梯度小数问题；引入dropout避免模型过拟合；最大池化。 ZF-Net：13年ImageNet冠军，只用了一块 GPU 的稠密连接结构；将AlexNet第一层卷积核由11变成7，步长由4变为2。 VGG-Nets：14年ImageNet分类第二名