短时能量matlab代码-collection:超维计算项目的集合

短时能量matlab代码超维计算项目的集合 在这里，我们旨在使用超维计算提供全面的项目集合。 如果您有任何相关的项目，请。 超维计算导论 大脑的工作方式表明，与使用我们习惯的数字进行运算相比，使用称为“超向量”的超维（HD）向量进行计算更加有效。 使用超向量进行计算可提供一种通用且可扩展的计算模型，以及定义明确的一组算术运算，可以实现快速且一次性的学习（无需反向传播）。 此外，它以内存为中心，执行令人尴尬的并行操作，并且对于大多数故障机制和噪声具有极强的鲁棒性。 超向量是高维（例如10,000位），（伪）随机性，具有独立的相同分布的分量，从而导致全息表示（即未进行微编码）。 超向量可以使用各种编码：密集或稀疏，双极，二进制，实数，复数。 可以使用算术运算（例如乘法，加法和置换）将它们组合在一起，并使用距离量度对它们的相似性进行比较。 有用的阅读 将基于事件的动态视觉传感器与稀疏超维计算相集成，以进行在线学习 项目规范：开发嵌入以将在346×260差分像素上生成的事件压缩为稀疏的8160位向量，这不仅可以简化推理，还可以使用相同的内存占用空间进行在线学习，以解决回归任务。 输入：从基于事