数据与算法：误差分析.pdf

本文实例为大家分享了python实现ANN的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.简要介绍神经网络 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做做出的反应。神经网络的最基本的成分是神经元模型，也就是最简单的神经元模型。 “M-P模型” 如上图所示，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的链接进行传递。神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出 激活函数： 理想的激活函数应该是阶跃函数，也就是它能够将输入值映射成为输出值0或1。其中“0”代表神经元抑制，“1

分析比较了光纤布拉格光栅(FBG)传感解调系统的6种寻峰算法:蒙特卡罗(Monte Carlo)算法、直接比较法、二次插值数值微分法、一般多项式拟合法、多项式-高斯公式拟合法和高斯公式非线性曲线拟合法。通过分析算法理论误差,结合算法仿真和实验研究,给出了算法误差及相关影响因素。研究发现输入信号的信噪比与寻峰算法的算法误差呈线性关系,相同条件下,高斯公式非线性曲线拟合法获得的精度最高。在光纤布拉格光栅传感实验系统中,对于信噪比为40 dB的输入信号,算法的寻峰精度可达到0.44 pm。结果表明,算法输入信噪比是影响寻峰算法中算法误差的决定因素,寻峰算法中的最佳算法为高斯公式非线性曲线拟合法。

该程序是基于文献“P. W. M. Tsang and T.-C. Poon, “Novel method for converting digital Fresnel hologram to phase-only hologram based on bidirectional error diffusion,” Opt. Express 21(20), 23680–23686 (2013).”所提方法编写的，用于计算全息中的相位恢复问题。采用该算法可快速将复振幅全息转化为纯相位全息，而无需迭代计算

基于vs2010的数字加网图像处理算法C++实现代码，包括有序抖动算法：bayers算法、halftone算法；误差扩散算法：Stucki算法、Jarvis算法、Floyd-Steinberg算法。

ESPRIT算法程序和算法的估计性能误差分析，DOA估计