# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

卷积码在CDMA系统中的应用对于提高通信质量和抗干扰能力具有重要意义。CDMA（码分多址）技术因其大容量特性在无线多媒体系统中占据重要地位，但无线信道的多径传播和随机衰落可能导致通信错误。为了解决这些问题，引入了卷积编码作为提高服务质量（QoS）的有效手段。 卷积码是一种特殊的前向纠错编码，它通过连续的输入比特生成较长的编码序列，从而增加信息的冗余度，提高抗噪声能力。在IS-95 CDMA系统中，前向链路数据信道采用码率为1/2，约束长度为9的卷积码，而反向链路业务信道则使用码率为1/3，同样约束长度为9的卷积码。这种编码方式可以显著改善信道条件差时的通信性能。 维特比译码算法是卷积码常用的高效解码方法。它基于网格图，通过最大似然准则寻找最有可能的码字路径。在算法中，每个节点分配一个状态值，通过比较不同路径的可能性来确定最佳路径。维特比译码分为硬判决和软判决两种方式。硬判决仅根据信号幅度的两个可能状态（通常为二进制0和1）进行判决，而软判决则利用多电平信号，包含更多关于信号强度的信息，因此通常表现出更好的性能。 误码率是衡量编码性能的关键指标。在硬判决情况下，误码率由传输函数和二元对称信道出错概率决定。而在软判决中，误码率表达式考虑了信噪比（Eb/N0）的影响，通常表现为较低的误码率。通过模拟程序和理论分析，可以得到误比特率与信噪比的关系曲线，进一步评估卷积码在硬判决和软判决下的性能差异。研究表明，软判决通常比硬判决提供2~3dB的增益，尤其是在AWGN（加性高斯白噪声）信道中，卷积码的优势更为明显。 当AWGN信道的信噪比超过-1dB时，使用卷积码并采用硬判决译码的系统性能优于未使用卷积码的情况。然而，在存在多径效应的环境中，接收信号受到多个路径的延迟和衰减，导致总的信噪比受到影响，这时计算系统的误比特率需要考虑多径因素。 综上所述，CDMA系统中的卷积码通过提供纠错能力，提升了在恶劣信道条件下的通信可靠性。维特比译码算法，特别是软判决方式，为改善误码率提供了有效手段。结合模拟仿真和理论分析，我们可以深入理解卷积码在实际系统中的性能表现，并据此优化通信设计。

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针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

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dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

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盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

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