基于matlab的表情识别代码 ZTE_DPD (Matlab) 本任务包含三个练习，分别是数字中频设计与仿真、数据预处理和数字预失真，请将以下三个练习的仿真报告何并为一个文档输出，仿真代码分别输出。 一、 数字中频设计与仿真 1. 练习目的 数字中频是基带和射频之间的桥梁，涉及信号与系统、数字信号处理和软件无线电等基础知识，本练习意在帮助大家认识和了解数字中频在现代移动通信系统中所处的地位和作用，学习其基本概念和基本原理，并能够利用Matlab软件进行简单的设计与仿真，为后续CFR/DPD算法的研究打下良好的基础。 2. 练习设置  UMTS4载波数字上下变频（DUC/DDC） 内容： 1） 提供UMTS 4载波基带数据源（见附件UMTS.mat），采样率为3.84Msps，自行设计数字滤波器完成信号的上采样（包括成型滤波）、移频合路和下采样，即先将各个载波插值到61.44Msps(16 * 3.84)，再搬移至期望的频点并合路，然后将合路信号抽取至7.68Msps(2 * 3.84)，并将指定频点的载波搬移回零频； 2） 分别计算信号在基带的功率、移频合路后的总功率以及抽取后载波

本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

与经典的卷积神经网络（CNN）相比，提出的胶囊网络欣顿可以使用更少的网络层来很好地完成分类任务，并以更快的速度达到收敛。 胶囊网络的原理是基于CNN，只是将神经元形式从标量转换为向量，即一个胶囊，然后通过动态路由方法选择适合最终输出的胶囊1 。在胶囊网络的基础上，使用反卷积来还原图像并优化原始图像和还原图像之间的误差。 通过数据增强处理的名为Cohn- Kanade Database Plus（CK +）的经典面部情绪数据库用于进行实验。 最近，分类结果与NAO机器人结合在一起。 NAO机器人可以通过改变眼睛的颜色并说出结果来形象化情感，从而达到将理论与实践相结合的目的。

fer2013表情识别数据库，好用，完美兼容，下载下来解压后就能用

人脸检测和识别的yale人脸库，用于实验研究

心理学上的研究表明，面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上。受其启发，提出一种基于面部结构的表情识别方法，重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情。首先，使用鲁棒的判别响应图拟合（discriminative response map fitting，DRMF）方法自动检测出对识别人脸表情最为关键的局部人脸区域，即眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的部分；然后从这些关键部分中提取Haar特征；最后采用Boosting学习和联动机制，学习得到基于联合Haar特征的表情分类器。在CMU表情数据库和JAFFE表情数据库上的实验结果表明了上述方法的良好性能，即基于面部构件识别表情的方法获得了与手工精准标注人脸面部构件识别表情方法相近的识别效果。

【图像识别】基于ksvd字典学习之人脸表情识别matlab源码.md

该数据集可供TensorFlow通过VGGNet进行表情识别案例模型文件的训练

基于LBP-TOP特征的微表情识别

3表情识别程序，连上摄像头之后通过视频进行表情识别