CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

进行卷积编码和viterbi译码，其中加入了BPSK调制并通过AGWN信道。测试了在有编码情况和无编码情况下的误码率。

【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

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本应用为“车牌检测与识别”，检测模型基于卷积神经网络训练，训练平台为yolov5s，车牌检测训练样本数据集大概有5000张，车牌识别训练样本数据集大概有2000张。本应用包括以下三部分：训练数据集（已经标注，可采用yolov5进行训练）、车牌检测模型文件和车牌字符识别模型文件（包括pt格式和onnx格式）、基于java swing构建的demo程序（基于此，可以扩展成WEB应用、微服务等）。

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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