说明：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络

说明：说明：  熟悉OQPSK的基本原理、调制解调技术，掌握MATLAB中M文件的使用及相关函数的调用方法。先在 matlab 中创建一个数字基带信号，然后在 matlab 中创建相应的基带信号调制函数，然后分析调制信号的波形，记录解调后调制信号的结果，观察解调结果和记录，最后在信号中...

OQPSK 基本原理 调制解调

说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：C题今天收集到的资料大汇总！！！！不客气！

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：图像隐藏和数字水印。采用在空域隐藏，在每个象素的bit位的低位藏入图片。采用在DCT系数上附加信息的方法进行。

dct-watermarking matlab图片隐藏 图像 dct-matlab 图像-水印

说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：黑塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵最早于19世纪由德国数学家Ludwig Otto Hesse提出，并以其名字命名。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题，利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题...

Hessian矩阵 二阶偏导数 海瑟矩阵 局部多项式法 海森

说明：小波分解可以使人们在任意尺度观察信号，只需所采用的小波函数的尺度合适。小波分解将信号分解为近似分量和细节分量，它们在应用中分别有不同的特点。比如，对含有噪声的信号，噪声分量的主要能量集中在小波分解的细节分量中，对细节分量做进一步处理，比如阈值处理，可以过滤噪声。

信号分解 数学形态学 小波变换 形态小波分解 小波-形态学 形态小波

说明：matlab与simulink通信系统建模与仿真实例分析。 本书系统地介绍了通信建模仿真方法和模型验证技术，并结合作者近年在教学科研中所设计的大量基础的和较深入的建模仿真实例，详细讨论了Matlab/Simulink作为仿真实现平台在电子与通信工程中应用的基本方法、技巧和难点。本书重点讨论了建模仿真...

工程材料 行波解 simulink-book simulink-均衡 synchronization

说明：自组织映射 （SOM： 自组织，2001年） 是适应规律使用无监督的学习的输入数据中的神经网络。学与 SOM 的陈述有有趣的拓扑性质，即输入模式，类似的事实被编码的 SOM 都在附近的地区。 Matlab执行功能接受字段和两个应用程序有关的视觉字词识别的礼物： 学习字母表示法从视...

matlab 地图 组织