利用深度神经网络进行自动调制识别。

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简介：
自动调制识别技术在认知无线电、智能解调器以及电子侦察等一系列的民用和军事应用领域中发挥着至关重要的作用。由于自动调制识别本质上属于分类问题，因此通常采用诸如K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等方法进行处理。为了进一步提升自动调制识别的精度，我们利用GNU Radio生成了包含20种信噪比和8种调制类型的IQ数据集，并以此为基础训练了一个深度神经网络模型RESNET，用于进行分类测试。实验数据表明，通过采用RESNET模型，自动调制识别的分类准确度得到了显著的提升，达到了近12%的提高幅度。这一结果充分验证了RESNET模型的适用性，并证实其能够有效地满足相关的工程需求。

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客服

基于深度神经网络的自动调制识别技术

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本研究致力于开发一种先进的自动调制识别系统，采用深度神经网络技术，旨在提高无线通信信号中的调制方式识别精度与效率。自动调制识别在认知无线电、智能解调器及电子侦察等领域具有重要作用。该技术属于分类问题范畴，并且常用的方法包括KNN（最近邻算法）、DT（决策树）、SVM（支持向量机）以及CNN（卷积神经网络）。为了提升自动调制识别的准确性，研究者基于GNU Radio生成了包含20种信噪比和8种调制类型的IQ数据集，并利用深度神经网络模型RESNET进行分类测试。实验结果显示，在使用RESNET后，自动调制识别的准确度提高了近12%。这表明RESNET在解决自动调制识别问题上具有良好的效果，能够满足实际工程应用的需求。

利用Python构建深度神经网络进行花卉图像识别

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本项目运用Python编程语言与深度学习技术，旨在开发一个花卉图像识别系统。通过训练深度神经网络模型，实现对不同种类花卉图片的准确分类和识别。数据获取、模型训练、图片上传和图片识别。

利用Matlab神经网络进行图像识别

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本项目运用MATLAB平台构建神经网络模型，专注于提升图像识别精度与效率，探索深度学习技术在计算机视觉领域的应用潜力。本段落概述了使用Matlab神经网络算法进行图像特征提取的原理与方法。

利用卷积神经网络进行手势识别

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本研究探讨了如何运用卷积神经网络技术实现对手势的有效识别，旨在探索其在人机交互领域中的应用潜力。使用Python结合CNN和TensorFlow进行手势识别的项目已经可以识别0到7的手势了。该项目包括源代码以及训练集数据。主要依赖于OpenCV库，并进行了以下预处理步骤：去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学操作 -> 轮廓提取，其中最复杂的部分是肤色检测和轮廓提取。在去除噪音的过程中采用了双边滤波器，这种滤波方式不仅考虑到了图像的空间关系，还考虑到像素的灰度差异。因此，在应用空间高斯权重的同时也使用了灰度相似性高斯加权函数来确保边界清晰无模糊现象出现。对于肤色检测和二值化处理，则是通过YCrCb颜色模型中的Cr分量结合大津法（Otsu）阈值分割算法实现的。具体来说，对YCrCb空间中单独的CR通道应用了大津方法进行图像灰度级聚类操作来优化识别效果。

利用卷积神经网络进行人脸识别

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本研究探讨了运用卷积神经网络技术实现高效精准的人脸识别方法，通过深度学习算法优化面部特征提取与匹配过程。这是基于CNN深度卷积神经网络算法的人脸识别程序代码，使用的是Python语言。

利用卷积神经网络进行猫狗识别

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本项目运用卷积神经网络技术，旨在通过分析图像特征实现对猫与狗的有效分类。该研究不仅深入探讨了CNN模型在动物图像识别中的应用潜力，还展示了如何优化算法以提高准确率和效率。基于卷积神经网络的猫狗识别可以用于小型课程设计和学习实践。

利用VGGNet卷积神经网络进行表情识别

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本项目采用VGGNet卷积神经网络模型，针对面部表情识别任务进行了深入研究与实践，旨在提高表情分类的准确率。基于VGGNet卷积神经网络的表情识别。

利用神经网络进行人脸识别（含代码）

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本项目采用深度学习技术中的神经网络模型实现高效的人脸识别系统，并提供详细的代码示例供参考和实践。代码分为两个文件：read_can_use.m 和 main_can_ues.m。首先运行 read_can_use.m 文件来读取图片的像素值，并使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设只读取前5个人的人脸图片，但可以自行调整为最多15个人。接着运行 main_can_use.m 程序会输出类似 1 1 2 3 2 3 的序列，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（即人的编号）。对于每个人的11张图片，程序使用前7张进行训练，并用后4张进行测试。取前5个人的数据来进行实验，则共有35个训练样本和20个测试样本。例如输出结果为 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 …..，这表示每四个数字属于同一个人的图片。如果一组中的所有数字都相同（如前四组都是1），则预测正确；如果有错误，则会出现不匹配的情况（例如第二组中有一个1应为2）。由于参数随机初始化的影响，并不能保证每次运行的结果完全一致。