初步完成了一个处理PEN3电子鼻气味传感数据的Matlab-GUI程序

部署运行你感兴趣的模型镜像

暑假做了两三次Pen3电子鼻实验,得到了一系列数据,并且编写了PEN3存储实验数据的.nos文件的Matlab读取程序,以及能够多图显示进行比较分析的简短代码。这两天老板要求弄一个图形化界面出来,以便向合作企业演示前一阶段的研究工作,于是和师弟合作一起编写了这个比较简单的GUI程序,因为是边学边写的程序,一路看Matlab的Help文件、Demos和GUI Examples进行借鉴,摸索着建立起来。现在弄出来这个界面还算过得去吧,不过功能还远远不够,只实现了简单的响应曲线和雷达图绘制,以及简单的欧氏距离判别。后面还要添加相关性分析、马氏距离判别、PCA、LDA等方法,不过还是寄希望于师弟为主力了,自己还是集中精力复习考博。

 

贴出这个GUI的界面图片,希望以后有机会和Matlab GUI编程的研友们一起交流,提高自己的编程能力、分析解决问题的能力!

 

 

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

### 使用深度学习处理电子鼻数据的方法 #### 方法概述 深度学习作为一种强大的工具,在处理复杂高维度的数据方面表现出色。对于电子鼻数据而言,这类数据往往具有较高的维数和复杂的特征结构。因此,采用多层神经网络可以有效捕捉这些特性并实现更精确的分类或回归预测[^1]。 #### 数据处理 在应用任何机器学习模型之前,都需要对原始采集到的电子鼻信号进行必要的前处理操作。这可能涉及到去除噪声、标准化/归一化等步骤以确保后续训练过程中不会因为某些异常值影响整体性能表现。此外,还需要考虑如何将时间序列性质较强的电导率变化曲线转换成适合输入给定架构的形式——比如固定长度窗口采样后的平均值或是频域变换结果作为新特征加入进来[^3]。 #### 架构设计与优化 针对特定应用场景下的需求差异(如气体种类识别vs浓度估计),可以选择不同的基础框架来进行定制开发工作- **卷积神经网络 (CNN)**:如果目标是对短片段内的局部模式敏感,则可利用其擅长提取空间关联性的优势; - **循环神经网络及其变体(LSTM, GRU)** :当强调长期依赖关系的重要性时更为适用; - **混合型组合方案**:有时为了兼顾两者优点也会见到二者联用的情况发生。 无论采取哪种策略都建议先从简单的单隐含层做起逐步增加层数直到验证集上不再有明显改善为止从而找到最佳配置点[^2]。 #### 训练流程控制 考虑到实际部署环境中的资源限制因素,在构建好理论原型之后还需注意调整超参数设置使整个系统能在合理时间内收敛至满意解附近而不至于过拟合现有样本分布特点。常用手段包括但不限于早停法(Early Stopping),L2正则项引入以及Dropout机制的应用等等。 ```python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设已经完成了前期准备阶段获得了一个形状为(n_samples, n_features) 的 NumPy 数组 X 和标签 y X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(n_features,)), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值