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

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

首先基于特征融合思想，采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建 190 维特征向量进行特.征表达，与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比，能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用 LDA（Linear .Discriminant Analysis）方法进行降维，降低计算复杂性，加强同类样本间的相关性。接下来选用支持向量机作为.分类器进行定位预测，最后采用留一法在 Gram-negative 和 Gram-positive 数据集上进行交叉检验。实验结果表明，.多特征结合的方法优于传统的氨基酸组成方法和简单的自相关系数方法，证明了新方法的有效性。

鉴于传统单一预测对非平稳信号处理不佳且滤波不足、预测精度不够等缺点,提出基于SVM-Wavelet组合算法对通风机进行故障预测,运用小波进行信号滤波和特征提取,结合SVM训练样本建立模型,最终在与Matlab无缝连接的Lab VIEW上位机软件中实现模型预测。

基于SVM的人脸识别程序 用MATLAB编写 简单易懂

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤： （1）样本图像的准备。 （2）图像尺寸标准化：将图像大小都标准化为8*8大小。 （3）读取未知样本图像，提取图像特征，生成图像特征组。 （4）将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试，将测试的结果输出。 识别代码： #!/usr/bin/env python import numpy as np import mlpy import cv2 print 'loading ...' def getnumc(fn): '''返回数字特征''' fnimg = cv2.i

matlab19 基于SVM的手写字体识别

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。