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搜索资源 - Neural network signal
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基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究-neural network based on fuzzy method tea flavor signal recognition research
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神经网络程序，主要有BP来进行弱信号检测,-neural network programming, mainly for BP weak signal detection,
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主要研究了超声回波信号的小波分析算法和BP神经网络算法。在超声检测中，作为检测基本数据的脉冲反射回波信号受到电子噪声和结构噪声的干扰，-major study of the ultrasonic echo signal wavelet analysis algorithm and BP neural network algorithm. In ultrasonic testing, to detect the basic data pulse echo signals reflected by
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一个bp神经网络的语音信号处理程序。希望对大家又帮助，共享！-1 bp neural network voice signal processing. We also want to help, sharing!
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应用连续小波变换对脑机接口（BCI）信号处理，进入神经网络分类，包括BP网络和LVQ网络-continuous wavelet transform application of brain-machine interfaces (BCI) signal processing, neural network access classification, BP network including network and LVQ
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利用线性神经网络进行自适应预测
利用函数adapt对线性网络进行自适应训练，在线修正网络的权值和阈值，这样对于时变信号，网络就可以及时跟踪其变化，即可对时变信号序列进行预测。
-linear adaptive neural network prediction using linear function adapt to the network adaptive training , the online network that the weights and threshold
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本程序用神经网络模型，以交通流为输入，以信号配时为输出．-this procedure using neural network model for traffic flow, as well as to signal timing for output.
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本程序用神经网络模型，以交通流为输入，以信号配时为输出．-this procedure using neural network model for traffic flow, as well as to signal timing for output.
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本程序用神经网络模型，以交通流为输入，以信号配时为输出．-this procedure using neural network model for traffic flow, as well as to signal timing for output.
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小波神经网络的分类识别，学习率因子，网络动量项因子，网络多分辨级数，网络平移参数 都可自己选。本例输入节点5，输出5。可识别五种信号。-wavelet neural network classification, the learning rate factor, network momentum contribution factor, network multiresolution series. Translation network parameters can be of his ow
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基于FIR神经网络的非线性盲信号分离-FIR based on the nonlinear neural network Blind Signal Separation
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本文介绍了医学信号分析的常用方法，着重介绍了神经网络模式识别，包括他的优点及不足，最后介绍了神经网络的模型选择。-medical signal analysis methods commonly used to highlight the neural network pattern recognition, including his strengths and weaknesses, and the final presentation to the neural network model
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基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一
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利用神经网络分析方法对一个给定信号的两端进行延拓，在数据的两端各得到两个附加的极大值点和两个附加的极小值点.由此利用三次样条函数得到原始信号的上下包络线和平均包络线，实现了准确的EMD分解.
-The use of neural network analysis of a signal at the two ends of a given extension to the data obtained at the two ends of the two additional maxima a
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基于BP神经网络的PID控制算法，可以实现对正弦、方波、阶跃信号的跟踪-BP neural network based on the PID control algorithm can be achieved for the sine, square, step tracking signal
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BP神经网络FORTRAN源代码。
BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传过来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。
-BP neural network FORTRAN source code. BP algorithm consists of two p
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优选了分析CO、H2和CH4混合气体的传感器阵列,构造了传感器信号预处理和神经网络
训练算法,从而建立了用于混合气体定量分析的人工嗅觉系统。实验结果证明,系统能够以较高的
精度分辨出3种气体的浓度。
-Optimization of the analysis of CO, H2 and CH4 mixed gas sensor array, constructs a sensor signal pre-processing and neural network training al
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在矩阵代数，数值计算，数字信号处理，振动理论，神经网络控制动态仿真领域都有广泛的应用。-In the matrix algebra, numerical computing, digital signal processing, vibration theory, the neural network to control the field of dynamic simulation has a wide range of applications.
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The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Signal Processing ESPRIT method, Including orbital maneuvering simulation, initial orbit calculation.
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BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification of BP neural network speech feature signal classification.)
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