深度学习基于LSTMs+Wavelet实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析.zip本项目将深度学习与数字信号处理算法相结合，通过LSTMs（RNN）与连续小波变换CWT的松耦合提出CwtNet(连续小波长度时记忆网络)，实现了对结构健康体系的无损检测分析。基于深度学习与信号处理理论，对小波分析Wavelet与长短期记忆网络LSTMs进行松散型结合，并提出“连续小波变换长短期记忆网络CwtNet”：①实现对复杂非平稳信号(锚索无损检测数据)有效的处理与识别分析，为该类信号的处理分析提供了一种新的解决方案；②实现了对信号的智能检测分析，避免了人为经验的结果分析识别，简化了传统的处理 系统通过CwtNet算法实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析，避免了人为经验的特征结果识别，简化了分析流程和参数调整过程。②系统通过Python编程实现，基于Google的TensorFlow人工智能及深度学习开源软件库实现LSTMs的定义与开发；基于Qt(PyQt)图形用户界面GUI框架实现图形界面程序；对于多种图形绘制任务，系统基于Matplotlib、PyQt设计实现2D、3D绘图控件并完成图形绘制。

旺比 用于分析EEG，ECoG和其他电生理学格式的软件包。 它允许结果的可视化和可用于对睡眠阶段进行评分的GUI。 特征 可以读取以下格式的文件： Axon（.abf，仅ABF2） BCI2000（.dat） 黑石（.nev，.ns2，.ns3，.ns5） 脑视力（.vhdr，.vmrk，.eeg / .dat） EEGLAB（.set，.set / .fdt） 欧洲数据格式（.edf） EGI MFF（.mff） 实地考察（.mat） mne FIFF（.fiff） SystemPlus Micromed（.trc） Moberg（“ EEG，复合，样本系列，复合，MRIAmp，数据”） openephys（.continuous，.openephys） BIDS格式的数据文件 睡眠计分界面 计算频率分析（频谱图），时频分析（短时频谱图，Morlet小波） 检

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