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基于最小费用流(MCF)法的相位解包裹理论与实验验证-含Matlab代码.zip

基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测，碳排放是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

单片机通过SPI跟nRF24L01相连，测试无线发送端程序： 1、将nRF24L01模块按照正确方向插到PB0/PB12/PB13/PB14/PB15/PB1上; 2、下载程序后,开发板蓝色指示灯（PB9）会常亮，表示没有接收到无线信号； 3、此时，如果有下发接收程序的开发板，则可以观察到下发接收程序的开发板上的蓝色指示灯也不停闪烁，表示接收到了信号。 注：该实验需要配合接收实验进行。 4、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 5、软件下载时，请注意keil选择项是jtag还是stlink. 6、软、硬件技术服务：349014857@qq.com;

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交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

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Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

1.自己复现的一个 Restormer 训练测试方法。 2.Restormer 对于显卡的要求很高，而且训练时间非常久，自己跑需要自行改变一些参数。 3.只需要将图片放入对应路径下就可以直接运行。 4.敲代码不易，希望能不吝支持，有问题欢迎交流。