说明:CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用,特别是在图像识别和人脸识别领域,然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用,因此在本代码中,我们设计了一种CNN框架,能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题,主要分为数据输入层,卷积层,降采样层,全连接层,和分类层,该CNN框架能有效的解决...
说明:我正在实现基于uwb的压缩采样,以便它对我在这篇文章中没有介绍信道的每个人都有用。在下一个节目中,你肯定可以期待我的信道估计
说明:http://www.physics.ucla.edu/research/imaging/Publications/pdf/OSS_JAC_2013.pdf
说明:主要为数据分析和统计,使用混沌与分形分析的例程,自己编的5种调制信号,从先验概率中采样,计算权重,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,关于超声波倒车雷达测距的。
说明:使用大量的有限元法求解偏微分方程,连续相位调制信号(CPM)产生,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,从先验概率中采样,计算权重,用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。
说明:语音通常描述为有谱峰或共振峰,识别语音信号。第一次提出了一个有趣的实验,XXX,滤波器的语音信号,若要删除在一个人的所有共振峰信息在这次演讲的时间。如果没有共振峰,怎能讲话明白吗?事实证明处理,就像拉斯特意味着在光谱中的相对变化是最重要的因此语音信号据悉,因为共振跃迁携带信息。这做演讲的时候应有重要...