本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

1、资源内容：基于yolov5垃圾识别（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、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。 3、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和毕业设计。 4、更多仿真源码下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，欢迎交流学习。

Python3项目开发的22套源代码资源，这里是其中的智能停车场车牌识别计费系统Python源代码，内部含有智能停车场车牌识别计费系统的程序使用说明哦！

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

一个labview小程序用来实现语音播报与识别

为了使说话人识别系统在语音较短和存在噪声的环境下也具有较高的识别率, 基于矢量量化识别算法, 对提取的特征参数进行研究。把小波变换与美尔频率倒谱系数(MFCC )的提取相结合, 并将改进后的特征与谱质心 特征进行了组合, 建立了一种美尔频率小波变换系数+ 谱质心(MFWTC+ SC) 的新的组合特征参数。经实验表明, 该 组合特征可以有效地提高说话人识别系统的性能。

Official source code of "Batch DropBlock Network for Person Re-identification and Beyond" (ICCV 2019) 重识别问题的难点主要在于姿态的多变，随机遮挡等会降低模型的精度，抽取局部关注点信息，随机的去除batch中输入feature map的相同区域。然后将两个分支的输出concat，这种方式不但能够应用到重学习中也能够应用到其他场景。

老外搞的一个人脸识别的东东 很不错的哦，老外有时不得不让人佩服

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章8.YOLO_v3训练过程 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。