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Matlab数字信号处理（含神经网络）_Matlab_

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简介：
《Matlab数字信号处理（含神经网络）》一书深入浅出地介绍了使用MATLAB进行数字信号处理及神经网络分析的方法与技术。书中结合大量实例，帮助读者掌握从基础到高级的数字信号处理技巧和基于MATLAB的神经网络应用开发技能，是学习该领域的实用指南。 基于MATLAB的神经网络编程实验旨在帮助学生： 1. 理解神经网络的基本概念及其工作原理； 2. 掌握如何使用MATLAB进行神经网络的设计与实现； 3. 了解并熟悉MATLAB中的神经网络工具箱所提供的各种函数及其实用性。

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  • Matlab数字信号处理（含神经网络）_Matlab_
    优质
    《Matlab数字信号处理（含神经网络）》一书深入浅出地介绍了使用MATLAB进行数字信号处理及神经网络分析的方法与技术。书中结合大量实例，帮助读者掌握从基础到高级的数字信号处理技巧和基于MATLAB的神经网络应用开发技能，是学习该领域的实用指南。 基于MATLAB的神经网络编程实验旨在帮助学生： 1. 理解神经网络的基本概念及其工作原理； 2. 掌握如何使用MATLAB进行神经网络的设计与实现； 3. 了解并熟悉MATLAB中的神经网络工具箱所提供的各种函数及其实用性。
     
  • 信号处理中神经网络的应用
    优质
    本研究探讨了在信号处理领域应用神经网络技术的方法与进展，包括模式识别、滤波及压缩等方面，旨在提升信号分析的准确性和效率。 神经网络在信号处理中的应用是一份非常不错的资源，推荐给有需要的人。
     
  • 数字信号处理（含MATLAB程序）
    优质
    本书全面介绍了数字信号处理的基本理论与应用技术，并通过丰富的MATLAB实例来加深读者的理解和实践能力。 数字信号处理（附MATLAB程序）
     
  • MATLAB-BP神经网络（获得数学表达式）_matlab_
    优质
    本资源介绍如何使用MATLAB构建BP神经网络，并推导其背后的数学表达式，适用于科研与学习。 基于MATLAB的BP神经网络（数学表达式）的具体编程涉及多个步骤。首先需要定义输入层、隐藏层以及输出层之间的连接权重，并设置学习率与动量因子等参数以调整训练过程中的优化策略。接着，通过正向传播计算各节点的激活值并进行误差反传更新权重，直至达到预设迭代次数或满足误差收敛条件为止。整个过程中涉及矩阵运算、非线性函数应用及梯度下降算法实现等内容，在MATLAB环境中可以利用内置函数简化操作流程和提高代码可读性。
     
  • MATLAB版数字信号处理
    优质
    《MATLAB版数字信号处理》是一本专注于利用MATLAB软件进行数字信号分析与处理的技术书籍。通过丰富的案例和实践项目，本书深入浅出地介绍了信号处理的基础理论及高级应用技术，旨在帮助读者掌握使用MATLAB解决实际工程问题的能力。 数字信号处理MATLAB版，2013年出版。
     
  • MATLAB数字信号处理函数
    优质
    《MATLAB数字信号处理函数》是一本专注于使用MATLAB进行数字信号处理的工具书，详细介绍了各种信号分析和处理的函数及其应用。 MATLAB 数字信号处理函数实现了一些经典理论内容：滤波器设计、模拟与数字采样定律、Z变换及s域映射、卷积原因和截断效应等，具体包括： - 离散信号和系统： - `conv_m` – 改进的线性卷积子程序 - `conv_tp` – 使用Toeplitz矩阵计算的线性卷积 - `evenodd` – 将实信号分解为偶分量和奇分量 - `impseq` – 产生脉冲序列 - `sigadd` – 实现两个信号相加运算 - `sigfold` – 对信号进行折叠操作 - `sigmult` – 执行信号乘法运算 - `sigshift` – 移动时序中的信号位置 - `stepseq` – 创建阶跃序列 - 离散时间傅里叶变换（Z变换）： - `pfe2rfz` – 在Z域中通过部分分式展开为有理函数 - `rf2pfez` – 在Z域内将有理函数分解成部分分量形式 - 离散傅里叶变换： - `circevod` – 实信号的循环偶和奇数成分分析 - `circonvt` – 计算时域中的循环卷积 - `cirshftt` – 执行时域内的循环位移操作 - `dfs` – 离散傅里叶系数计算 - `dft` – 进行离散傅里叶变换计算 - `hsolpsav` – 使用FFT实现高速分段卷积的重叠保留方法 - `idfs` – 计算逆离散傅立叶级数 - `idft` – 执行逆离散傅里叶变换 - `mod` – 求模运算，计算 m = n mod N - 数字滤波器结构： - `cas2dir` – 将级联形式转换为直接形式 - `casfiltr` – IIR和FIR滤波器的级联实现 - …… - FIR 滤波器设计： - `ampl_res` – 计算由FIR滤波器脉冲响应得到的幅频特性 - `blackman` – 使用布莱克曼窗函数 - `freqz_m` – 改进型的频率响应子程序 - IIR 滤波器设计： - `afdButt` – 设计模拟低通巴特沃斯滤波器 - …… - 自适应滤波： - `lms` – 使用LMS算法调整系数值 - 数字通信： - `mulaw_c` – μ律压缩处理 - `mulaw_e` – μ律扩展操作 - `quantize` – 将信号量化为b位 以上是MATLAB中用于数字信号处理的一些主要函数。
     
  • Matlab肌电信号处理代码-RecognitionEMG: 前馈神经网络肌电图识别
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    RecognitionEMG项目使用MATLAB开发，专注于通过前馈神经网络技术来分析和识别肌电信号，为运动意图解析提供精准的数据支持。 本段落档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。“手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码，每个脚本均包含了其功能说明及版权信息。 运行环境：Matlab 2019a或更高版本、深度学习工具箱和信号处理工具箱。首先转到GitHub存储库下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集，在打开的文件夹内通过运行compileDTWC.m脚本编译计算DTW距离的mex函数，只需执行一次此步骤。 接着，请先下载所需的数据集并替换与已下载存储库文件夹中的对应部分。随后开始运行主程序main.m。该过程可能需要几分钟时间以获得结果，在变量userFolder中可以更改测试或训练用户组的选择。在我们的案例研究里，我们对六个手势进行了分类，并针对306名测试用户的样本数据进行分析。 代码执行完毕后将自动完成所有设置和数据分析工作。
     
  • 卷积神经网络与递归神经网络（构建及数据处理）
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    本课程聚焦于介绍卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)，涵盖其原理、架构及其在图像和序列数据分析中的应用，深入讲解模型构建方法与数据预处理技术。 卷积神经网络和递归神经网络用于构建神经网络并进行数据处理。这两种网络在不同的应用场景中有各自的优势：卷积神经网络擅长图像识别与分类任务；而递归神经网络则适用于序列数据的分析，如自然语言处理等。通过结合这些技术，可以实现复杂的数据理解和模式识别功能。