说明:自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数,然后通过前向传播,得到训练集和测试集的特征,通过0-4有标签训练集训练出softmax模型,然后输入测试集到分类模型实现分类。
说明:matlab交叉验证cross Validation,把样本集分为训练集和测试集,防止网络出现过拟合,提高网络的泛化能力和预测精度
说明:BP神经网络实现测试数据预测(将训练集与测试集数据进行归一化 建立BP神经网络,并训练;利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测;输出结果并绘图)。
说明:实现OFDM的MATLAB系统仿真,发送序列设定为随机二进制比特流,子载波数设定为128,一帧中的OFDM符号数为6,信道设置为高斯白噪声信道,结果比较了发送和接收序列欠40bit的正误,收发端的QPSK星座图映射。