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基于卷积自编码器的心电压缩方法
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。
2023-04-14 17:14:07
1.53MB
计算机神经网络;
心电压缩;
卷积自编码器;
心电图
1
神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码.rar
神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码,RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。
2023-04-14 10:23:45
13KB
神经网络
MATLAB源码
LSTM时间预测
RNN
BP/RBF神经网络仿真框图
BP/RBF神经网络的m文件及其simulink框图,仿真性能对比分析。
2023-04-13 23:00:33
28KB
神经网络
BP/RBF
仿真
1
基于pytorch实现的堆叠自编码神经网络,包含网络模型构造、训练、测试
基于pytorch实现的堆叠自编码神经网络,包含网络模型构造、训练、测试 主要包含训练与测试数据(.mat文件)、模型(AE_ModelConstruction.py、AE_Train.py)以及测试例子(AE_Test.py) 其中ae_D_temp为训练数据,ae_Kobs3_temp为正常测试数据,ae_ver_temp为磨煤机堵煤故障数据,数据集包含风粉混合物温度等14个变量 在程序中神经网络的层数和每层神经元个数没有固定,可根据使用者的输入值来构造神经网络,方便调试 autoencoder类在初始化时有三个参数,第一个是网络输入值,第二个是SAE编码过程的层数(编码、解码过程层数相同),第三个是是否添加BN层 这里为了构造方便,给每层神经元的个数与层数建立一个关系:第一层神经元的个数为2^(layer数+2),之后逐层为上一层的1/2
2023-04-13 21:52:14
15.8MB
pytorch
堆叠自编码
神经网络
SAE
1
改进的异步电机直接转矩控制方法
针对传统直接转矩控制低速时电流和转矩波动很大的缺点,提出了一种新型控制方法:在高速区,采用离散占空比控制技术(DRC)设计的开关表方案;在低速区,采用智能控制器控制。仿真结果表明:该方法明显优于常规的直接转矩控制,减少了电流和转矩脉动,提高了系统的控制性能。
2023-04-13 18:04:37
305KB
DRC技术
模糊控制
神经网络
直接转矩控制
1
人工神经网络作业
这是人工神经网络我们的作业,如果想学习人工神经网络这门课的话,可以看看,都是用MATLAB做的
2023-04-13 14:06:14
21KB
人工神经网络
1
神经网络用于数据降维Matlab代码
神经网络用于数据降维Matlab代码
2023-04-13 14:04:59
411KB
神经网络
数据降维
Matlab
1
电液位置伺服系统的模糊神经网络控制.pdf
电液位置伺服系统的模糊神经网络控制pdf,电液位置伺服系统的模糊神经网络控制
2023-04-13 13:08:29
196KB
说明书
1
语音质量评价matlab代码-DeepConvSep:深度卷积神经网络用于音乐源分离
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
2023-04-12 18:06:06
211KB
系统开源
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神经网络中的感知机模型
人工神经网络中最简单的模型,感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,属于监督学习算法,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1)。
2023-04-12 15:16:26
19KB
神经网络
人工智能
机器学习
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