为了有效地实现心电信号压缩，以便心电数据的传输和存储，提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维，在卷积自编码器的编码过程中来实现心电压缩，将编码层作为压缩结果。卷积神经网络处理多通道的输入，因此可以实现导联体系的心电压缩。结果采用均方根百分误差和压缩比作为评判标准，单导联心电图压缩比为16，十二导联心电图压缩比为24，均方根损失误差在3%左右，从而验证了卷积自编码器的有效性。

该资源给出了Matlab中关于三维数组的相关操作，包括：访问三维数组中的元素，取三维数组中每个二维矩阵的对角线元素，三维数组转置，对三维数组中每层的二维矩阵进行求和，对三维数组中每层的二维矩阵进行平均值计算，对三维数组中每层的二维矩阵进行卷积运算，对三维数组中每层的二维矩阵进行转置，对三维数组中每层的二维矩阵进行展开为一维行向量，对三维数组中每层的二维矩阵进行垂直方向拼接，对三维数组中每层的二维矩阵进行水平方向拼接，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的加法，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的乘法，对三维数组中每层的二维矩阵进行逐元素比较，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的求幂。

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

比特交织编码调制迭代译码( BICM-ID)是一种编码、调制和迭代译码相结合的技术,主要应用于无线 通信中的信道编译码。 BICM-ID在结构设计上加入了比特交织器和软输入软输出( SISO)译码器,结合迭代译 码,最终实现次优译码。不同的编码方法在 BICM-ID系统中也有着很大的性能差异,针对几种常见纠错编码方 法―――卷积码、T urbo码、L DPC码,在 BICM-ID系统下的误码率性能进行比较。仿真得到系统在 AWGN信道和 Rayleigh衰落信道下的误码率曲线,表明不同纠错编码的 BICM

卷积神经网络 Python tensorflow keras CNN VGG16 imagenet 预训练权重 人脸识别分类 训练集测试集评估准确率 maxpolling dropout jupyter notebook numpy pandas 数据分析 数据挖掘 深度学习 机器学习 人工智能

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

纠错编码是水声OFDM通信系统必须采用的关键技术。本文从译码性能和工程实现角度出发，采用卷积交织、卷积编码和Viterbi软译码相结合的差错控制方案，通过仿真和水池实验确定其参数，并在TMS320DM642上实现。在DSP实现时，卷积交织采用查表法，Viterbi译码采用蝶形运算宏定义等处理方法，极大地提升了运算速度，保证了卷积码的实时性。最后通过海洋实验验证了其译码性能。

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品中的缺陷和杂质，但很难收集到足够的异常图像用于深度学习。 该演示展示了如何使用 CAE 检测和定位异常。 这种只使用正常图像进行训练的方法可能使您能够检测到从未见过的异常​​，通过自定义SegNet模型，您可以轻松地获得此任务的网络结构。 [日本人]在这个演示中，您可以使用深度学习来检测和定位出现在正常图像中的异常。这种仅使用正常图像训练模型的方法可能会检测到您以前从未见过的异常​​情况。我正在自定义 SegNet 模型以轻松获取模型结构。 【Keyward】图像处理、图像分类、深度学习、深度学习、IPCV演示・ SegNet ・ 异常检测 ・ 视觉检测 ・ 语义分割 ・ 自动编码器 ・ 卷积

链接：https://blog.csdn.net/lihuanyu520/article/details/1271080 本实验旨在教授卷积运算单元的设计和搭建，涉及到 FPGA 编程、Verilog HDL 编程等技术。本实验要求学生具备数字电路设计和 Verilog HDL 编程的基础知识，并且熟悉 Vivado 开发环境和 ZYBO 开发板。 该实验使用场景主要包括图像处理、信号处理、神经网络加速器等领域。通过本实验，学生们可以深入了解 FPGA 的原理和应用技巧，掌握卷积运算单元的设计方法和实现方式，并在 ZYBO 开发板上实际搭建一个简单的卷积运算单元。此外，在实验中，学生还将学习到如何使用 Vivado 开发环境进行 FPGA 设计和验证，并且能够在实验过程中进行调试和优化。 对于电子工程、计算机科学等专业的高年级本科生或研究生而言，参加本实验不仅可以提高他们的综合应用能力和创新思维水平，而且还能够帮助他们更好地理解数字电路设计和 FPGA 编程的相关知识，并加深对神经网络加速器等领域的理解。此外，本实验也适合那些对图像处理、信号处理等领域感兴趣的人进行学习和探索。