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基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

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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

提出了一种用处处光滑的反正切函数序列生成多维多涡卷网格混沌吸引子的方法，可以生成一维n涡卷、二维n×m网格多涡卷和三维n×m×l网格多涡卷混沌吸引子。平衡点分析、数值仿真、Lyapunov指数谱、分岔图和Poincaré映像都表明系统是混沌的。用简单的线性反馈控制实现了同结构网格多涡卷混沌系统之间的同步，可应用于保密通信。简单的理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。

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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