该应用程序允许打开，绘制，导航和处理ASCII和matlab格式的光谱数据。 数据可以包含一个或多个光谱，但是第一列必须与频率/波长/波数相对应，其余的必须与要分析的光谱相对应。 数据最好没有标题，但是可以使用App中的“导入向导”加载带有标题的数据。 该程序是专门为处理傅立叶变换红外吸收光谱而设计的。 光谱的预处理包括简单的基线校正和数据切割。 后处理包括：傅里叶自反卷积，傅里叶导数（不带相位校正），傅里叶平滑，傅里叶反切趾和傅里叶插值。

LeNet网络 Le顾名思义就是指人工智能领域的大牛Lecun。这个网络是深度学习网络的最初原型，因为之前的网络都比较浅，它较深的。LeNet在98年就发明出来了，当时Lecun在AT&T的实验室，他用这一网络进行字母识别，达到了非常好的效果。 怎么构成呢？输入图像是32×32的灰度图，第一层经过了一组卷积和，生成了6个28X28的feature map，然后经过一个池化层，得到得到6个14X14的feature map，然后再经过一个卷积层，生成了16个10X10的卷积层，再经过池化层生成16个5×5的feature map。

由于卷积码具有较好的纠错性能，因而在通信系统中被广泛使用。采用硬件描述语言 VerilogHDL 或VHDL 和FPGA（Field Programmable Gate Array——现场可编程门阵列）进 行数字通信系统设计，可在集成度、可靠性和灵活性等方面达到比较满意的效果[1,2]。 文献[3] 以生成矩阵G=[101，111]的(2，1，3)卷积码为例，介绍了卷积码编码器的原理 和VerilogHDL 语言的描述方式；文献[4] 采用VerilogHDL 语言，对(2，1，7)卷积码的Viterbi 硬判决译码进行了FPGA 设计。本文基于卷积码编/译码的基本原理，使用VHDL 语言和 FPGA 芯片设计并实现了（2，1，3）卷积码编码器及其相应的Viterbi 译码器，通过仿真验

为降低随机观测矩阵在压缩感知应用中所需的存储空间，提升大尺寸图像重构的实时性，提出一种半张量积压缩感知方法。利用该方法构建低阶随机观测矩阵，对原始信号进行全局采样，随后将测量值进行分组处理并采用l

用C++写的卷积码 （2,1,7）的源程序，可以看到码的性能，，编码的结果，还有维特比译码程序

主要介绍了keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Input layer, hidden layer(series), output layer neurons have learnable weights and biases.. each neuron is fully connected to all neurons in the previous layer, neurons in a single layer function completely independently and do not share any connections. The last fully-connected layer is called the

神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而本代码就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。可以看到每层网络的学习结果.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

颜色分类leetcode 眼网 用深度学习检测糖尿病视网膜病变 客观的 糖尿病视网膜病变是发达国家工作年龄人口失明的主要原因。 据估计，这种情况会影响超过 9300 万人。 人们早就认识到需要一种全面和自动化的糖尿病视网膜病变筛查方法，并且之前的努力在使用图像分类、模式识别和机器学习方面取得了良好进展。 以眼睛的照片作为输入，这个顶点的目标是创建一个新模型，理想地产生现实的临床潜力。 这个项目的动机有两个： 除了对大规模数据集进行分类之外，图像分类多年来一直是个人兴趣。 在患者进行眼睛扫描（如下所示）、让医生分析他们的图像以及安排后续预约之间，时间会浪费掉。 通过实时处理图像，EyeNet 将允许人们在同一天寻求和安排治疗。 目录 数据 数据来源于 . 然而，是一个非典型的 Kaggle 数据集。 在大多数 Kaggle 比赛中，数据已经被清理干净，数据科学家几乎不需要预处理。 有了这个数据集，情况就不是这样了。 所有图像都是由不同的人、使用不同的相机和不同的尺寸拍摄的。 与该部分有关，此数据非常嘈杂，需要多个预处理步骤才能将所有图像转换为可用的格式来训练模型。 训练数据由 35,12