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二级分类:
matlab实现线性卷积
利用fft实现线性卷积。
已知序列x1=[1234],x2=[136542];
利用conv函数求x1和x2的线性卷积y(n)并绘出图形;
另外,利用fft求x1和x2的9点循环卷积,并绘出图形;
在用fft求x1与x2的8点和10点循环卷积,并绘出图形,比较四次结果,说明线性卷积与循环卷积的关系。
2024/9/26 21:18:12
841B
实现线性卷积
1
卷积神经网络轴承数故障分类
利用卷积神经网络对轴承故障数据进行分类,通过构造简单的卷积神经网络,达到良好的识别分类效果
2024/9/26 9:52:50
5KB
深度学习
卷积神经网络
1
二维图像卷积matlab程序
图像处理中用于两幅图像卷积的matlab程序,他的基本功能与conv2相同,但对于较大的图像可能有溢出错误
2024/9/23 0:40:41
853B
二维卷积
1
Mnist手写数字数据库图像数据集
研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库,它是一个手写数字的图像数据集,可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件,包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本,以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来,重新转化为png格式,并将测试集和训练集分别按0~9进行分类,并存放在各自的子文件夹中,以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
2024/9/8 13:11:22
22.3MB
卷积神经网络
图像数据集
手写数字识别
Mnist
1
CNN卷积神经网络实现语音识别.zip
目的:使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤:(1)预处理。
首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰,然后进行声音分帧,把声音切开成帧,,各帧之间一般是有交叠。
(2)特征提取。
运用的算法为倒谱系数(MFCC),把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量;
(3)RNN模型训练。
有了特征,就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
(4)验证模型。
目标:对相应的声音数据进行分类,例如数据的是数数的数据,能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
5KB
cnn
语音识别
1
CNN卷积神经网络TensorFlow代码
CNN卷积神经网络tensorflow代码,使用MNIST数据集,安装好python和TensorFlow可直接运行
2024/9/7 0:46:24
4KB
CNN
卷积神经网络
TensorFlow
深度学习
1
卷积码性能SIMULINK实现
利用SIMULINK仿真模块对卷积码的编码及Viterbi译码的全过程进行了设计,然后将译码模块中的Tracebackdepth分别设置为20,35,50并在一幅图中画出这三种方式下的误码性能曲线。
2024/9/4 22:11:32
11KB
Matlab
1
keras实现中文文本分类
keras实现中文文本分类;
实现中文分析,词向量引入;
基于语义的特征卷积计算,实现文本分类。
2024/9/2 20:35:08
6KB
textCNN
1
matconvnet-1.0-beta25
MatConvNet是一个实现卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱,用于计算机视觉应用。
用这个工具箱,能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。
2024/8/30 4:46:30
1.87MB
MATLAB
CNN
1
基于卷积神经网络的手写数字识别系统.rar
基于tensorflow和pycharm实现基于卷积神经网络的手写字体识别系统,并上传制作好的课程文件,以供大家直接使用,代码亲测可用
2024/8/16 22:04:18
1020KB
期末作业
深度学习
卷积神经网络
1
共 327 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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