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:应用背景该方法适用于任意程度的线性和非线性系统。离散系统的方法是Tustin方法或两个线改造方法。该算法是非常简单和用户友好的。关键技术在这个代码中,可以比较2种情况······························设计了离散时间控制器。··························...