Advertisement

LMaFit在Matlab中的实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本代码为LMaFit算法的MATLAB实现版本,适用于矩阵补全与稀疏信号恢复问题,提供高效且准确的数据处理解决方案。 实现解决低秩因子分解模型的矩阵补全问题的非线性逐次超松弛算法的Matlab代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LMaFitMatlab
    优质
    本代码为LMaFit算法的MATLAB实现版本,适用于矩阵补全与稀疏信号恢复问题,提供高效且准确的数据处理解决方案。 实现解决低秩因子分解模型的矩阵补全问题的非线性逐次超松弛算法的Matlab代码。
  • CNNMATLAB
    优质
    本文探讨了如何在MATLAB环境中实现CNN(卷积神经网络)代码,介绍了相关的技术细节和步骤,为读者提供了一个实用的参考指南。 在MATLAB环境中,卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习模型,在图像识别、计算机视觉等领域得到广泛应用。本段落将详细解析与给定文件相关的MATLAB CNN知识点。 1. **CNN基本概念**: - 卷积神经网络通过卷积层提取特征,池化层减少计算量,并利用全连接层进行分类,具有参数共享和局部连接的特点。 - MATLAB提供了`nnet`工具箱来支持构建、训练及应用CNN模型。 2. **文件功能**: - `cnntest.m`:可能包含用于测试CNN模型的代码,检查其正确性和性能表现。 - `cnnbp.m`:实现反向传播算法,计算损失对权重的梯度以更新网络参数。 - `cnnsetup.m`:初始化CNN模型结构和参数的函数。 - `run_cnn_example.m`:演示如何运行CNN的一个示例脚本。 - `cnnnumgradcheck.m`:用于数值梯度检查,确保反向传播计算出的梯度与数值方法一致。 - `mnist_uint8.mat`:存储MNIST手写数字数据集,通常用作训练数据。 - `util`:包含辅助函数或工具,如数据预处理、可视化等。 - `cnntrain.m`:CNN的训练函数,包括前向传播、损失计算和权重更新。 - `cnnff.m`:实现前向传播过程。 - `cnnapplygrads.m`:应用计算出的梯度来更新网络权重。 3. **MATLAB构建CNN流程**: - 定义网络结构:包含卷积层(conv layers)、池化层(pooling layers)和全连接层等。 - 初始化参数:随机初始化或使用预训练权重。 - 加载数据集,如MNIST数据集,并进行必要的预处理工作,例如归一化、reshape等操作。 - 前向传播:通过`cnnff.m`执行从输入到输出的计算过程。 - 计算损失值:衡量模型预测与实际结果之间的差距。 - 反向传播:利用`cnnbp.m`来计算梯度,并更新网络权重。 - 进行训练循环,重复前向、反向和权重更新步骤直到达到预定的迭代次数为止。 - 在验证集及测试集中评估模型性能。 4. **关键操作**: - 数据预处理:包括归一化、One-Hot编码等步骤以适配神经网络模型的需求。 - 参数调优:比如学习率、批量大小和优化器的选择,这些都会影响训练效果。 - 正则化与早停策略的使用可以帮助防止过拟合,并提升模型在未见过的数据上的表现能力。 - 模型保存及加载功能允许用户保存经过良好训练后的模型以便后续利用或微调。 5. **MATLAB中的可视化工具**: - `plotLayerWeights`:用于展示权重矩阵,帮助理解网络所学习到的特征表示形式。 - `plotConvergence`:显示整个训练过程中的损失和准确率变化情况,以监控模型的状态。 - `plotLoss` 和 `plotAccuracy` 分别描绘了损失函数值随时间的变化趋势及准确性。 这些MATLAB文件为构建、处理数据集、训练以及评估一个完整的CNN提供了详细的实现流程。通过学习理解上述代码内容,可以深入掌握在MATLAB环境下进行CNN操作和技巧的使用方法。
  • k-meansMATLAB
    优质
    本段代码展示了如何使用MATLAB语言实现K-Means聚类算法,并提供了数据集划分、迭代更新质心等关键步骤的具体实现方法。 用MATLAB实现的k-means代码可以直接在根目录下运行。
  • OFDM通信MATLAB
    优质
    本项目提供了一套详细的OFDM(正交频分复用)系统仿真与分析的MATLAB代码,包括信号生成、调制解调及信道估计等功能模块。适合于学习和研究无线通信中的多载波传输技术。 This document discusses the generation and decoding of OFDM signals using 16-QAM and 64-QAM modulation techniques. This particular type of OFDM is especially beneficial for WiMAX and other wireless and multimedia standards. To observe its performance, simply run the model with various SNRs in the AWGN channel block.
  • MPC算法Matlab
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Matlab编写和运行MPC(模型预测控制)算法的具体代码示例,适合初学者学习掌握。 MPC算法全称为模型预测控制(Model Predictive Control)。作为一种非常有效的控制方法,模型预测控制被广泛应用于车辆的横纵向控制研究中。
  • MATLAB SVR.rar_SVRMATLAB_SVR程序及
    优质
    该资源为《MATLAB SVR代码.rar》,包含支持向量回归(SVR)在MATLAB环境下的具体实现方法与完整程序代码,适用于机器学习研究和应用。 将SVR源程序输入到MATLAB中建立并分析SVR回归模型。
  • MPC源MATLAB环境
    优质
    本研究探讨了如何将MPC(模型预测控制)算法的源代码移植并运行于MATLAB平台之上,深入分析其实现细节与技术要点。 在MATLAB环境中实现基于动态矩阵控制(DMC)的模型预测控制(MPC)的源程序代码。
  • HDB3MATLAB
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现HDB3编码,包括其基本原理、代码编写技巧及应用示例。 实现HDB3码的Matlab编程源代码如下: ```matlab % HDB3 编码函数定义 function [hdb3_code] = hdb3_encode(bipolar_signal) % 初始化变量 zero_count = 0; last_non_zero_value = -1; % 假设信号开始时为负极性 for i=1:length(bipolar_signal) if bipolar_signal(i) == 0 zero_count = zero_count + 1; % 确定插入的违例脉冲值 if mod(zero_count,4) == 2 && last_non_zero_value > 0 hdb3_code(i) = -last_non_zero_value; else hdb3_code(i) = bipolar_signal(i); end else % 当前信号非零,更新计数器和上一个非零值 zero_count = 0; last_non_zero_value = bipolar_signal(i); % 根据HDB3规则确定当前位的极性 if mod(count_consecutive_positives(bipolar_signal, i),2) == 1 hdb3_code(i) = -bipolar_signal(i); else hdb3_code(i) = bipolar_signal(i); end end end end % 辅助函数:计算连续正极性信号的数量 function [consecutive_positives] = count_consecutive_positives(signal, pos) consecutive_positives = 0; % 向前查找最近的负脉冲位置 for j=pos-1:-1:1 if signal(j) < 0 break; elseif signal(j) > 0 consecutive_positives = consecutive_positives + 1; end end end % 示例:生成输入信号并调用编码函数 input_signal = [1 -1 1 -1 0 0 0 0 -1]; % 示例二进制极性码 hdb3_code = hdb3_encode(input_signal); disp(hdb3_code); ``` 这段代码实现了HDB3编码算法,包括一个主函数`hdb3_encode()`用于执行实际的编码过程以及辅助函数`count_consecutive_positives()`来计算连续正脉冲的数量。在示例部分中演示了如何使用这些函数生成输入信号并得到相应的HDB3码输出结果。 注意:这段代码是一个简化版本,可能需要根据具体应用需求进行调整和优化。
  • XGBoost回归MATLAB-PSYCH259_Project: PSYCH259_Project
    优质
    本项目展示了如何在MATLAB环境中使用XGBoost算法进行回归分析。通过详细的代码示例,帮助学习者理解并实践基于决策树的机器学习方法。适合对心理学数据建模感兴趣的用户。 xgboost代码用于回归分析;MATLAB PSYCH259:语音性别识别的先决条件包括Tensorflow1.0源代码。Python代码位于/src文件夹中,包含所有源代码。*.py文件实现RNN模型并预处理音频原始数据;rnn_main.py文件实现了整个训练和测试流程。通过在源代码目录~/yourpath/src执行命令来运行它:python rnn_main.py -g device -m mode 参数说明:-g:设备号,-m:“训练”或“测试”。此外,有RR脚本用于使用SVM、Logistic回归、贝叶斯、随机森林和Xgboost模型进行实验;MATLAB脚本则用于绘制训练损失和误差。性别认同之声项目文件包含上述内容。
  • MATLABEMD
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的Empirical Mode Decomposition(经验模态分解)算法的源代码。通过该工具箱,用户能够便捷地进行信号处理与分析,适用于科研和工程应用中复杂数据的研究。 对于刚开始研究EMD进行信号处理的朋友来说,这段内容非常有帮助。它包含了EMD的源码,并可以直接在MATLAB上进行实验。