Convolutional Neural Networks的Matlab代码，可经过代码文件test_example_CNN.m，对手写字体进行训练测试

matlab卷积神经网络训练（回归模型）

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conv_codec.m: 存储所有节点(无窗法)与vitdec对比主程序 conv_codec_swd: 滑动窗(Sliding window)法与vitdec对比主程序 poly_tab.m: 蝶形网格图描述生成子程序 sub_bin_dec.m: 二进制转十进制子程序 sub_dec_bin.m: 十进制转二进制子程序 sub_dec_oct.m: 十进制转八进制子程序 sub_oct_dec.m: 八进制转十进制子程序 sub_encod.m: 编码子程序 sub_vitdec_dis.m: 基于最大距离度量的Viterbi译码子程序 sub_vitdec_dis_swd.m: 基于最大距离度量和滑动窗的Viterbi译码子程序 和本程序配套的本人博客链接为：https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/122687595

matlab卷积神经网络去噪代码

Matlab卷积和源代码 利用matlab编写卷积和

基于matlab的卷积码编码程序 可直接运行 并有维特比译码程序 可以实现信道卷积码编译码过程

该资源为卷积码维特比译码的matlab仿真代码，卷积码表示为（n，k，m），其中n为分组长度，k为分组中的信息码元数目，m为本信息段之前的相关信息段数目，显然一个码组的监督码元监督着m+1个信息段，因此也将N=m+1称为码组的约束长度

matlab卷积神经网络去噪代码 1. 项目介绍 1.1 项目的背景 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来，做了一些小的修改。 五种算

matlab卷积运算程序，不利用conv进行计算