将堆栈自动编码器(SAE)与极限学习机(ELM)联合,建立了深度神经网络预测模型(SAE-ELM)。利用苹果高光谱图像提取出的光谱数据,对深度神经网络的权值和阈值进行了初始化和微调。与传统ELM模型预测结果相比,SAE-ELM的预测集决定系数和残留预测偏差分别从0.7345和1.968提升至0.7703和2.116,预测集方均根误差从1.6297降至1.2837。研究结果表明:深度学习网络SAE-ELM模型的预测性能优于传统的ELM模型,将其用于预测苹果硬度是可行的。

项目在 matlab m 文件中实现 DTMF。项目要求用户按下按钮。 该程序根据按下的按钮使用查找表计算决斗频率，然后它可以编程包括一个DTMF​​解码器功能，解码按下的声音和打印数字

主要介绍了keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

2011年全国大学生电子设计大赛的B题是“基于自由摆的平板控制系统”；题目要求设计并制作一个自由摆上的平板控制系统，其结构如图 1 所示。摆杆的一端通过转轴固定在一支架上，另一端固定安装一台电机，平板固定在电机转轴上；当摆杆如图 2 摆动时，驱动电机可以控制平板转动。 本系统以单片机为控制核心，采用增量旋转编码器实时采集自由摆旋转角度及方向，通过步进电机开环控制平板旋转角度，以实现控制要求。此外，为方便实验和调试，专门设计了独立的单片机角度显示电路。本设计以旋转编码器的脉冲触发单片机的中断来控制平板角度的调整，这种外部事件驱动的程序设计方法能够及时响应摆杆角度的变化，避免了复杂的定时采样程序设计，总体程序设计简洁，响应时间快，控制精度高。在激光笔瞄准时采用了查表法，避免了单片机进行复杂三角函数运算造成的舍入误差对实验精度的影响，从而达到了在一个周期里电机精确旋转一周；平板角度调整速度快，8枚硬币滑动小无跌落；实时控制激光笔保持静态水平误差在1cm以内；动态控制误差在2cm以内的实验效果。 附件包含以下资料 更多全国大学生电子设计竞赛资料 2013年全国大学生电子设计竞赛题目相关电路资料 厉害了！2017年瑞萨电子为全国大学生电子设计竞赛研发的RX23T开发套件 获奖作品开源大放送！2016电赛一等奖-G题电子称资料 【元器件篇】助力2017年电赛:2015年电子设计大赛主要元器件、模块资料汇总 2017年电子设计竞赛 高频组必备预测模块 基准电压模块（高精度的2.500000V基准） 百篇电路资料助跑2017年电赛，电赛各类主题应有尽有

基于自动编码器的通信系统 基于研究论文的基于AutoEncoder的通信系统的实现和结果：“物理层深度学习简介” 此回购协议有效地实现了基于自动编码器的通信系统，摘自Tim O'Shea和Jakob Hoydis撰写的研究论文“物理层深度学习入门”。在我的无线通信实验室课程中，我从事该研究论文并重新本研究论文的结果。 基于深度学习的通信系统的概念是新的，并且具有基于深度学习的通信的许多优点。本文提供了与许多其他论文完全不同的方法，并尝试在物理层引入深度学习。 研究论文摘要 我们提出并讨论了物理层深度学习的几种新颖应用。 通过将通信系统解释为自动编码器，我们开发了一种将通信系统设计视为端到端重构任务的基本新方法，该任务旨在在单个过程中共同优化发射器和接收器组件。 我们将展示如何将该思想扩展到多个发射机和接收机的网络，并提出无线电变压器网络的概念，作为将专家领域知识纳入机器学习模型的一种手

Endat2．2双向数字接口，提出了一种基于 FPGA(现场可编程门阵列)的读取绝对式编码器值的方法

本文讲述编码器的SSI BISS EnDat 通信协议。讲述了定义、组成、时序、组网等。SSI通讯协议为缩写，其全称为同步串行接口( Synchronous Serial interface )。 SSI通讯的帧格式如图1所示，数据传输采用同步方式 BiSS通信协议是一种全双工同步串行总线通信协议，专门为满足实时、双向、高速的传感器通信而设计，在硬件上兼容工业标准SSI(同步串行接口协议)总线协议。 EnDat接口是HEIDENHAIN专为编码器设计的数字式、全双工同步串行的数据传输协议

跨平台视频编码gui 编码视频很慢。 qencoder可以使其快速！ 最高效的av1和vp9 / vp8编码器无法在许多CPU内核上很好地扩展。 通过智能地将视频分成多个块，qencoder可以让您比使用svt在更少的时间内编码更好的视频。 qencoder被激发，并会使用代码 ，同时提供Windows和Linux更熟悉的GUI体验。 简单易用 您无需对视频的工作原理有深入的了解即可利用qencoder。 qencoder具有非常易于使用和强大的预设功能，适合每个人。 对于需要它的人功能强大 qencoder具有许多有用的功能，这使其成为功能强大的工具。 通过基于场景的拆分，qencoder是第一个利用具有数百个内核的系统的GUI。 通过在适当的时候进行分割，qencoder可确保您的视频不会因不需要的关键帧而产生任何开销。 它也是第一个能够增强黑暗场景的图形用户界面。 允许您使用

VP9相比VP8有着很多的提升。在比特率方面，VP9比VP8提高2倍图像画质，H265的画质也比H264高2倍。VP9一大的优势是没有版税。和H.264和H.265不同，它免费进行使用。

这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟