基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法，C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本，其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）构造出35维特征向量进行训练 频率：对能量的取值进行分段，取其中的众数作为频率的估计值 平均响度： 首先，你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方，得到其能量 对所有样本的能量求平均值，然后取平方根，即为均方根（RMS）值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间：单次鼾声持续时间 时域能量：在时域中，音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口，将窗口内的每个样本的振幅平方求和，即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换（Short-Time Fourie

西电数据挖掘作业_SVM图像分类实验报告

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

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针对鼠笼式异步电机四象限运行控制问题，建立了网侧变流器和机侧变流器的数学模型，给出了网侧变流器和机侧变流器的控制方法，并分别求取了网侧和机侧控制器，网侧采用电压外环电流内环双闭环控制，机侧采用SVPWM调制的直接转矩控制。系统实现了直流母线电压稳定，网侧功率因数为1，能量双向流动，电机四象限运行及电机转速跟踪快速且准确等控制目标。

1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出

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基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析，Python对电商评论数据进行情感分析，含数据集可直接运行

现有的煤矿电机车蓄电池不能实时在线监测剩余电量,造成电机车在运行过程中出现容量不足,造成上坡困难或运行中断情况。在利用开路电压法检测蓄电池容量原理的基础上,通过LS-SVM对蓄电池放电数据进行多次检测计算,从而得到电机车蓄电池两端电压与容量的关系模型,测出蓄电池两端电压在利用关系模型即可实现电池容量的预测。通过实验表明,该方法能实时监控测量电机车蓄电池的剩余容量。

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613