基于Matlab图卷积神经网络GCN的雷达辐射信号识别【含Matlab源码】。

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简介：
所有由海神之光提供的代码均可顺利执行，经过实际测试验证确认可用，只需简单替换其中的数据便可使用，特别适合初学者。 1、代码包的详细内容包括：主程序文件：Main.m；辅助函数文件：其他.m 文件，无需进行任何运行操作。同时，提供了运行结果的演示效果图。第二步，运行代码。使用Matlab 2019b版本进行执行，并在出现错误时，根据系统提供的提示进行相应的调整。如果遇到无法自行解决的疑问，欢迎通过私信与博主取得联系。 3、执行操作流程首先，请将所有相关文件均复制至Matlab的工作目录；随后，依次双击打开除了Main.m之外的其他.m文件；最后，点击“运行”按钮，等待程序完成计算并呈现最终结果。 4、仿真咨询：若您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博主博客文章底部所提供的QQ名片以获取进一步的协助。 4.1 提供C站博客及相关资源的完整代码实例。 4.2 协助复现期刊或参考文献中的相关内容。 4.3 针对科研需求，可定制Matlab程序。 4.4 积极开展科研合作项目。

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【GCN分类】利用Matlab进行图卷积神经网络(GCN)雷达辐射信号识别【附带Matlab源码】.zip

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本资源提供基于Matlab实现的图卷积神经网络（GCN）应用于雷达辐射信号识别的研究代码。内含详细注释和示例数据，便于学习与实践。适合研究者及工程技术人员参考使用。在海神之光上传的全部代码均可直接运行并验证其有效性，适合初学者使用；只需替换数据即可获得所需结果。 1. 代码压缩包包含以下内容： - 主函数：Main.m； - 其他m文件（无需单独运行）； - 运行效果示例图。 2. 此代码适用于Matlab 2019b版本。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改，或寻求博主帮助解决。 3. 操作步骤如下： - 将所有文件放置于当前的MATLAB工作目录中； - 打开除Main.m外的所有m文件（无需运行）； - 运行主函数Main.m，并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需进一步咨询或服务，例如请求完整代码、复现期刊论文中的实验步骤、定制Matlab程序或者寻求科研合作，请与博主联系。

基于Matlab的CNN卷积神经网络图像识别

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本研究利用MATLAB平台构建并训练了卷积神经网络(CNN)，专注于提高图像识别精度与效率，探索其在复杂场景中的应用潜力。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理任务如图像识别、目标检测和分类等方面具有广泛应用价值。在Matlab环境中实现CNN可以利用其强大的数学计算能力和丰富的图像工具箱，使得研究者与开发者能够便捷地构建和训练自己的模型。本项目提供了完整的CNN模型在Matlab中的实现细节，包括代码程序及相关数据资源。这对于学习理解CNN的工作原理以及如何搭建优化实际应用中的模型非常有帮助。 1. **CNN结构**：典型的CNN由卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。其中，卷积层用于提取图像特征；池化层则降低数据维度并保留关键信息；全连接层将特征向量转换为分类概率值，而最后的输出层给出最终类别预测。 2. **卷积操作**：在输入图像上滑动的滤波器（即卷积核）执行着提取特定图像特性的工作。每一个滤波器可以识别不同的视觉模式如边缘、纹理或颜色分布等特征。 3. **激活函数**：常用的ReLU激活函数为模型引入非线性，提升表达能力的同时简化了反向传播过程中的计算复杂度。 4. **池化操作**：通过减小数据规模来加速训练并减少过拟合风险。最大值和平均值两种常见的池化方式分别保留或舍弃每个子区域的最大特征值或取其均值。 5. **损失函数与优化器**：在模型训练过程中，交叉熵等特定的损失函数用于衡量预测结果与实际标签之间的差距；而梯度下降、随机梯度下降（SGD）和Adam等优化算法则帮助调整网络权重以最小化该误差。 6. **数据预处理**：为了提升CNN性能，在正式开始训练之前通常需要对图像进行归一化、填充边界像素以及颜色空间转换等一系列的预处理步骤。 7. **训练与验证流程**：Matlab提供了`fitnet`函数用于创建网络模型，同时使用`fit`函数执行具体的训练任务。通过合理划分数据集作为独立的训练和验证部分来监控并防止过拟合现象的发生。 8. **性能评估指标**：准确率、精度、召回率以及F1分数等评价标准帮助我们全面了解CNN的表现情况；Matlab中可通过`confusionmat`及`classperf`函数生成混淆矩阵与性能报告以辅助分析模型效果。 9. **保存和应用训练后的模型**：经过充分训练的CNN可以被存储为MAT文件，以便以后的应用。通过加载这些预训练模型，并结合分类或预测功能，在新数据集上执行图像识别任务变得更为便捷高效。综上所述，该项目提供了一个全面的学习平台来理解并实践在Matlab中构建和优化CNN的过程，无论是对初学者还是经验丰富的研究者都具有重要的参考价值。

【验证码识别】基于CNN的卷积神经网络MATLAB源码.md

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本Markdown文档提供了基于CNN（卷积神经网络）的验证码识别系统代码，使用MATLAB语言编写，旨在帮助用户了解和实践深度学习在图像处理中的应用。【图像识别】基于CNN卷积神经网络的验证码识别Matlab源码本段落档介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行验证码图像识别，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过本项目的实践，读者可以学习到深度学习技术在图像处理领域的应用方法和技巧。

基于卷积神经网络的MATLAB手势识别.7z

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本作品为一个基于卷积神经网络的手势识别系统，采用MATLAB开发。通过训练CNN模型实现对手部姿态的精准分类与识别。资源包括一个文件夹包含手势 0~9 的图片、train.csv 和 test.csv 文件（分别记录了手势 0~9 的训练数据和测试数据）、代码压缩包中的三个文件：CNN.m（卷积神经网络代码）、cnn.mat（保存的卷积神经网络）以及 gesture_recognition.m（用于通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别的手势识别代码）。关于该资源的具体使用方法，请参考本人博客中有关“MATLAB基于卷积神经网络的手势识别”的内容。

基于MATLAB鲸鱼算法优化的CNN卷积神经网络在通信辐射源识别中的应用【附带Matlab源码 2562期】

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本文介绍了一种结合MATLAB环境下的鲸鱼优化算法与CNN模型，应用于通信辐射源识别的方法，并提供了相关代码资源。代码下载：完整代码，可直接运行；运行版本：2014a或2019b；若遇到问题，可以私信博主寻求帮助。学习步骤：第一步：访问海神之光的主页；第二步：搜索相关内容并点击进入；第三步：查看所需文章及教程。 Matlab软件下载与使用建议在开始学习matlab之前，请确保已经安装好合适的版本。推荐尝试安装Matlab R2020a版，根据需要选择相应版本进行操作。基础学习方法： 1. 翻阅课本复习基础知识； 2. 在互联网上寻找相关资料辅助学习。注意事项：学会利用互联网资源查找知识，在纸上记录所学内容以加深记忆。同时，及时实践并验证理论知识的正确性是非常重要的。在遇到问题时，请不要犹豫向博主寻求帮助。海神之光擅长领域包括路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理和语音处理等多种领域的Matlab仿真，并提供相关代码指导与交流。

基于卷积神经网络的图片识别

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本研究探讨了利用卷积神经网络技术进行图像识别的方法与应用，通过分析大量数据集以提高模型准确性。基于卷积神经网络的图像识别技术能够高效地从大量图片数据中提取特征并进行分类或检测任务，在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。这种方法通过模拟人脑处理视觉信息的方式，利用多层结构学习不同层级的抽象表示，从而实现对复杂场景的理解和分析。

Signal-CNN-master_基于CNN的信号分类与识别_卷积神经网络_卷积神经_信号处理_

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Signal-CNN-master项目专注于利用卷积神经网络(CNN)进行信号分类和识别的研究，结合先进的深度学习技术推动信号处理领域的创新与发展。基于卷积神经网络的信号分类方法具有很高的识别率和快速处理速度。

基于MATLAB卷积神经网络的手势简化识别

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本研究利用MATLAB开发了一种卷积神经网络模型，专注于优化手势识别算法，通过减少复杂性实现更为简便和高效的手势识别技术。通过简单的手势识别过程来引导读者完成软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练及测试，并最终实现综合应用，帮助他们理解图像处理与卷积神经网络的核心原理。在编写手写手势识别源代码的过程中，我们将梳理流程的关键逻辑，简化代码的实现步骤，同时保留核心功能部分，如图像减采样、阈值分割、平滑滤波和边缘提取等。本教程适合具备一定图像处理及深度学习基础的学习者使用。通过阅读并实践以下内容： 1. 学习如何在MATLAB上利用笔记本自带摄像头进行图像采集； 2. 掌握图像减采样、阈值分割、平滑滤波以及边缘提取的设计与实现方法； 3. 了解卷积神经网络的设计思路，训练流程及实际应用。建议读者结合实践操作和代码调试来深入理解这些概念。

基于MATLAB的手写卷积神经网络人脸识别

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本项目基于MATLAB开发，构建了一套手写代码实现的卷积神经网络模型，专门用于人脸识别技术的研究与应用。在MATLAB中实现手写卷积神经网络进行人脸识别是一项复杂但有趣的任务。通过自定义设计的CNN架构，可以有效处理人脸图像数据，并从中提取有用的特征用于识别不同个体。此过程包括预处理图像、构建模型、训练以及最后对新面孔进行分类测试等步骤。