说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

matlab 分类 神经网络 语音 bp 数据 信号 特征

说明：通过训练jaffe数据库，实现识别人脸高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情，并圈出。可调用电脑摄像头实时监测。内附有使用说明，可以使用。仅供学习参考。

实时人脸识别 人脸表情识别 JAFFE 生气识别 表情监测

说明：文件中包含了两种信道模型，分别为winner2 信道模型和3D-信道模型。

WINNER2 channel-model 3D-信道 3D信道模型 3d-channel

说明：针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,...

SVM法线 筛选算法

说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

说明：三维模型数据中包含“Princeton Shape Benchmark dataset”，三维模型数据库，其中的.off文件为三维模型，这些模型可以使用文件夹中的“打开三维模型的软件”打开查看。 matlab代码中“读取三维模型”为matlab读取.off文件的代码，得到的是三角面片信息和点云坐标...

点云-面 .off文件 obj matlab-切割 点云提取-matlab

说明：在声学事件检测中， 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下， 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下， 基于时域特征的识别准确率是88.89%， 基于频域的识别准确率是83.33%， 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...

说明：对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；对提取的四类特征信号分类，并计算正确率；

说明：简单的bp神经网络，是一个语音信号的简单建模和处理，结构深度是3层。

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