MATLAB精度验证代码-Paper-2018-HAASD: HAASD 数据集用于家用电器异常声音检测-论文附带数据
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简介：
本项目提供基于MATLAB的精度验证代码，针对2018年HAASD数据集进行家用电器异常声音检测的研究，附有相关论文和实验数据。
本段落介绍了一个关于家用电器异常声音检测的项目，并使用深度学习技术来区分有故障的家电与正常工作的家电。以下是项目的具体内容：
一、工具使用：
1. 编程语言：Python；
2. 集成开发环境（IDE）：PyCharm；
3. 深度学习框架：TensorFlow；
4. 辅助软件：Matlab。
二、数据集处理
项目中使用的数据集包含四个文件，分别是T10k-images-idx3-ubyte.gz, t10k-labels-idx1-ubyte.gz, train-images-idx3-ubyte.gz和train-labels-idx1-ubyte.gz。这些文件分别用于测试标签、训练样本及对应的标签。
具体操作步骤如下：
创建项目后，将包含数据集的Tmp文件夹放置于项目的根目录中；
该文件夹内有两个.m格式的Matlab脚本，其中一个负责处理原始数据生成训练集及其标签；另一个则用来产生测试集和其对应标签，并对原始数据进行预处理以形成二进制文件。
三、程序实现
Swallowsound 文件夹包含了洗衣机异常声音检测项目的主代码。在PyCharm中创建一个新项目后，需要建立名为sw的子目录用于存放相关源码及配置信息。
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