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利用MATLAB的神经网络技术去除海杂波

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简介：
本研究运用MATLAB平台上的先进神经网络算法，专注于有效识别与消除雷达信号中的海洋杂波干扰，提升目标检测精度。 使用深度学习工具箱训练和评估卷积神经网络来去除海上雷达PPI图像中的杂波返回。该工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。

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  • 利用MATLAB的神经网络技术去除海杂波
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    本研究运用MATLAB平台上的先进神经网络算法，专注于有效识别与消除雷达信号中的海洋杂波干扰，提升目标检测精度。 使用深度学习工具箱训练和评估卷积神经网络来去除海上雷达PPI图像中的杂波返回。该工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。
     
  • 基于MATLAB的细胞神经网络图像去噪技术
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台开发的细胞神经网络（CNN）算法在数字图像去噪处理中的应用效果。通过实验验证了该方法的有效性和实用性，为图像处理领域提供了新的解决方案和技术支持。 我编写了一个基于MATLAB的细胞神经网络去噪源程序，该程序可以正常运行。
     
  • 植物病害分类：利用神经网络技术
    优质
    本研究探讨了采用先进的神经网络技术对植物病害进行精准分类的方法，旨在提高识别效率与准确性，为作物保护提供科学依据。 植物病害分类使用图像数据和神经网络对植物病害进行分类的存储库包含用于训练几个深度卷积神经网络（CNN）的代码及相关分析，以识别14种作物物种和26种疾病。模型利用在受控条件下收集并由PlantVillage项目提供的54306张患病和健康植物叶片图像的数据集进行了训练。评估了三种不同的方法来提高Mohanty等人报告的基线准确性。“转移学习”、“单图像超分辨率”以及“层次结构超类学习”，这三种研究的方法都专注于数据集或特定于该问题的独特组件。项目组织如下： ├── LICENSE ├── Makefile <- 包含如`make data` 或 `make train`等命令的Makefile
     
  • 海洋杂波抑制技术
    优质
    海洋杂波抑制技术是指在雷达或声纳系统中，通过先进的信号处理方法减少海洋表面回波干扰的技术，以提高对海上目标检测和跟踪的准确性。 文件包含基于SVD的海杂波抑制算法的源程序。
     
  • BP_WNN_小波神经网络_神经网络谐波_神经元网络_源码.zip
    优质
    本资源包含基于BP算法优化的小波神经网络模型代码，适用于电力系统中的谐波检测与分析，帮助研究人员和工程师快速实现神经网络应用。 BP_WNN神经元网络_wnn神经网络谐波_神经网络_小波神经网络源码.zip
     
  • Matlab中的BP神经网络程序代码；图像分割技术与BP神经网络的应用
    优质
    本项目涉及在MATLAB环境中编写BP（反向传播）神经网络程序，并探讨其在图像分割领域的应用。通过优化算法参数，实现高效准确的图像处理功能。 BP神经网络图像分割源代码可供直接下载运行，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于自适应小波神经网络的复杂系统模式识别技术(2014年)
    优质
    本研究提出了一种基于自适应小波神经网络的方法，用于提高复杂系统的模式识别能力，旨在探索更高效的数据分析和处理策略。该方法结合了小波变换与人工神经网络的优点，在非线性、不规则数据集的分类和预测中展现出显著优势。研究成果发表于2014年。 针对传统神经网络在复杂系统建模和辨识过程中遇到的训练效率与精度瓶颈问题，提出了一种自适应小波神经网络方法（Adaptive Wavelet Neural Network, AWNN）。首先通过设计自适应层、综合层使该网络能够根据待处理系统的样本数据特征自动调整至最佳工作状态；然后结合小波分析技术和经典的基于误差反向传播算法的神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）以及径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network），进一步优化了模型性能。
     
  • 音频超分辨率：利用神经网络的Audio-Super-Res技术
    优质
    Audio-Super-Res是一项前沿的技术，它运用先进的神经网络来提升音频质量，将低分辨率音频转换为高保真度的声音体验。该技术在音乐播放、语音通话等领域展现出巨大潜力。 使用神经网络的音频超分辨率 该存储库实现了以下建议的音频超分辨率模型： - S. Birnbaum, V. Kuleshov, Z. Enam, P. W.. Koh 和 S. Ermon 的 Temporal FiLM: Capturing Long-Range Sequence Dependencies with Feature-Wise Modulations，发表于 NeurIPS 2019。 - V. Kuleshov, Z. Enam 和 S. Ermon 的 Audio Super Resolution Using Neural Networks，发表于 ICLR 2017 (Workshop track)。 安装要求 该模型在 Python 3.7.10 中实现，并使用了以下其他库： - tensorflow==2.4.1 - keras==2.4.0 - numpy==1.19.5
     
  • 利用MATLAB实现卷积神经网络
    优质
    本项目旨在通过MATLAB平台搭建并训练一个简单的卷积神经网络模型，以探索其在图像识别任务中的应用效果。 该资源内的项目源码是个人课程设计作业的成果，所有代码均已通过测试并成功运行后上传，请放心下载使用！答辩评审平均分高达94.5分。 1、所有上传的代码都经过了严格的测试，在确保功能正常的情况下才进行发布。请各位用户安心下载和使用。 2、此项目适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学与技术、人工智能等）、教师或企业员工，同时也非常适合编程新手学习进阶知识。此外，该资源还可以作为毕业设计的参考项目、课程作业或者初期立项演示资料。 3、具备一定基础的学习者可以在现有代码的基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求，并将其应用于实际的毕业设计、课程设计以及课后作业中。 下载完成后，请务必先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用。请注意不要将资源用于商业用途。
     
  • 人声去除剂：运用深度神经网络的Vocal-Remover工具
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    这款名为Vocal-Remover的创新音频处理工具，采用先进的深度神经网络技术，能够高效精准地从音乐中分离和移除人声。无论是创作者、制作人还是音响爱好者，都能借助它轻松实现无歌词伴奏或背景音乐的制作与编辑，极大丰富了音乐创作的可能性。 人声消除是一个基于深度学习的工具，可以从您的歌曲中提取乐器音轨。 安装 获取人声消除： 下载最新版本。 安装PyTorch（请参阅相关文档进行具体操作）。 安装其他软件包： ```bash cd vocal-remover pip install -r requirements.txt ``` 用法 以下命令将输入音频文件分为乐器轨道和人声轨道。 它们另存为*_Instruments.wav 和 *_Vocals.wav。 在CPU上运行： ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile ``` 在GPU上运行： ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile --gpu 0 ``` 高级选项 --tta选项执行Test-Time-Augmentation以提高分离质量。 ```python python inference.py --input pathtoan --tta ```