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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ----------------------------------------作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請訪問我的個人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn ----------------------------------------文件說明： 1、NeuralNetwork_BP_Classification.m - 分類 2、NeuralNetwork_BP_Regression.m - 回歸
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 回歸
上傳時間： 2015-05-21
上傳用戶：ouyangtongze
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ---------------------------------------- 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請訪問我的個人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn ---------------------------------------- 文件說明： 1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 分類 2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m - 回歸
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上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：yuanyuan123
基于Volterra濾波器混沌時間序列多步預(yù)測 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請訪問我的個人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn)： 1、張家樹.混沌時間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測.物理學(xué)報.2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說明： 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個為訓(xùn)練樣本，其余為測試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法
標(biāo)簽： Volterra 濾波器 混沌 時間序列
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：talenthn
小波分析 是用matlab寫得 可用于 基于信息隱藏的密鑰傳輸?shù)刃畔踩较?/p>
上傳時間： 2014-03-12
上傳用戶：aeiouetla
實(shí)現(xiàn)多層小波分解系數(shù)的全部保留，文件中有詳細(xì)說明
上傳時間： 2015-05-23
上傳用戶：lnnn30
利用多尺度小波分解偵測時間序列中奇異點(diǎn)位置
標(biāo)簽： 多尺度 小波分解 時間序列 點(diǎn)位
上傳時間： 2015-05-23
上傳用戶：源碼3
一些比較不錯的小波變換里例程，有需要的下吧。
上傳時間： 2015-05-24
上傳用戶：tb_6877751
用MATLAB實(shí)現(xiàn)對一語音信號用不同小波進(jìn)行分解，提取各層的高低頻系數(shù)，畫出各系數(shù)波形，并重構(gòu)。
上傳時間： 2014-08-17
上傳用戶：zhangzhenyu
用MATLAB對一語音信號進(jìn)行小波分解，然后對其各層系數(shù)進(jìn)行處理以達(dá)到小波抑制的目的，重構(gòu)處理后的信號，畫出波形分析。
上傳時間： 2015-05-24
上傳用戶：xuanjie
用MATLAB對一語音信號進(jìn)行小波分解，分別用強(qiáng)閾值，軟閾值，默認(rèn)閾植進(jìn)行消噪處理。
上傳時間： 2015-05-24
上傳用戶：2467478207
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