qq_45047246的博客

UNet网络是分割任务中的一个经典模型,因其整体形状与"U"相似而得名,"U"形结构有助于捕获多尺度信息,并促进了特征的精确重建，该网络整体由编码器,解码器以及跳跃连接三部分组成。整个过程重复进行四次,完成对病灶区域的分割。在编码器和解码器通过跳跃连接将编码器的某一层的特征图与对应的解码器层的特征图连接起来。在UNet的解码阶段,解码基本块与编码阶段的基本块是一一对应的。代码链接：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/89565243。

** 功能实现: **1、导入音频文件/录入音频，能实现播放功能。2、对导入/录入的音频信号进行时域和频域分析，并制图。3、可在导入/录入的音频信号上加入噪声，并能够播放加噪后的音频，方便与降噪后的音频信号进行对比。4、对加噪后的音频信号进行时域和频域分析，并制图。5、进行谱减法降噪和小波去噪算法进行降噪，两种降噪方法可在界面中进行选择。6、对降噪后的音频信号进行时域和频域分析，并https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/88903354

轴承在运行过程中发生点蚀、剥落、擦伤等表面损伤类故障时,在损伤部位产生的突变冲击脉冲力作用下,会形成周期性冲击振动。而小波变换具有良好的时频分辨率和瞬态检测能力,非常适合处理此类非平稳信号。根据小波变换原理,小波变换系数对应信号局部与各小波基函数的相似程度,即系数值越大,相似程度越高,鉴于Morlet小波形状与上述轴承故障信号的冲击特征相似,利用连续小波变换对信号进行细致的时间尺度网格刻划,可以在轴承表面损伤早期提取振动信号中的冲击特征。...

【MATLAB项目实战】基于CNN_SVM的图像花卉识别

Gallger于 1960年提出的低密度校验(Low Density ParityCheck,LDPC)码也能逼近香农界。本节介绍二进制LDPC码的仿真实现

**本文采用SPI指数对某地区地区干旱情况进行时空分析**SPI指数是McKee等在评估美国科罗拉多州干旱状况时提出的。对于某一地区而言,确定时间段内的降水量一般呈规律性的波动变化。基于这个事实,认为某一地区确定时间段内的降水量若比该时间段内多年平均降水量(可以认为是正常降水量)偏少到一定程度,就认为该地区该时段发生了干旱;反之﹐若偏多到一定程度﹐则发生洪涝。假定降水量的变化服从gamma分布,运用数学方法将降水量的累计频率分布转化为标准正态分布﹐最后求得SPI。SPI指数具有无量纲﹑标准化的特点﹐能够

Sine Sweep(正弦扫频信号)

Matlab 发票识别思路：灰度化二值化形态学操作：膨胀、形态学滤波开运算找到各个模块分割

基于感兴趣区域的无人机图像压缩技术研究

【MATLAB项目实战】基于GUI的数字信号处理系统

【MATLAB项目实战】基于RGB特征的火焰检测

针对锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life，RUL)传统预测方法的精确度与稳定性较低等问题，融合卷积神经网络( convolutionalneural network，CNN)和双向长短期记忆( bidirectional long short-termmemory，BiLSTM)神经网络的特点，设计一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法。为了充分使用电池数据的时间序列特性，使用卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)提取锂离子电池容量数据深层

心脏听诊是先天性心脏病（简称:先心病,CHD）初诊和筛查的主要手段。本项目对先心病心音信号进行分析和分类识别研究,提出了一种基于卷积神经网络的先心病分类算法。本文算法基于临床采集的已确诊先心病心音信号,首先采用心音信号预处理算法提取并组织一维时间域上心音信号的梅尔系数转变成二维特征样本。然后利用卷积神经网络进行分类识别,证实了本文方法有效地提高了心音信号分类的鲁棒性和准确性,有望应用于机器辅助听诊。

Pan-Tompkins检测算法原理PT算法是由Pan和Tompkins等人首次提出的具有自适应性的双阈值QRS波检测算法，能用于实时处理的R波1201。检测依据主要是基于R波的形态特征，包含幅值、斜率、时间信息，算法主要包括预处理实现R波增强、R波综合决策两部分，算法流程图如图1所示。图 1算法流程如下：(1)预处理经过带通滤波与差分滤波后的心电信号，已经实现了工频噪声与基线漂移噪声的滤除:其中差分泌波的运算可以对R波斜率进行增强，突出R波成分的同时可以对P波与T波进行抑制，紧接着的平方处理

在数字图像处理领域中，一种被广泛应用的经典变换——傅立叶变换，这个算法主要是将时域上的信号变换为频域上的信号，广泛应用于图像去噪、图像增强等领域。本文采用傅里叶变换对不同噪声下的灰度图像进行去噪，并对其PSNR值进行了分析。实验表明，傅里叶变换可以有效地去除图像中的噪声。

虹膜识别主要包括虹膜定位、虹膜裁剪、极坐标变换、归一化、HOG特征提取、虹膜识别六个主要步骤。本系统采用MATLAB作为开发工具实现主要算法：霍夫变换预处理 HOG特征提取 SVM进行识别

基于背景差分的烟雾视频检测

基于WOA和深度学习的化工过程故障诊断模型

下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/74875037完整代码：function varargout = RMB(varargin)% RMB MATLAB code for RMB.fig% RMB, by itself, creates a new RMB or raises the existing% singleton*.%% H = RMB returns the handle to

EMD 心音信号特征提取 WAV音频文件

基于MATLAB的车牌识别系统（GUI界面+库外识别+计时计费+语音播报）之前很多博主的代码都是残缺的我补充了数据集，语音包，代码下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/28735992?spm=1001.2014.3001.5503...

我看很多博主都是很老的MATLAB版本了，这里用了高版本的函数fitcecoc进行SVM多分类下载链接https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/63960845?spm=1001.2014.3001.5503clc;clear all;% load datax_train=LoadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte');x_test=LoadMNISTImages('t10k-images-idx3-ub

基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断研究下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45047246/63961644?spm=1001.2014.3001.5503摘要：针对三相桥式逆变电路为研究对象，建立了仿真模型，并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真，提出了基于BP神经网络的故障诊断方法，确定了网络的结构和参数，并以此训练网络．仿真试验结果表明，该神经网络具有很好的故障识别能力，所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的．关键词：