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sasdw.rar
- 现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆 信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统 计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于 l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。,Existing digital signal automatic modulation recognition
BP1
- BP神经网络 数据分类 语音特征信号分类-BP neural network classification of data signal classification speech features
case1
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP Neural Network for Data Classification- Classification of speech feature signals
BP-Neural-Network-
- BP神经网络的数据分类，语言特征信号分类。选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现有效分类。-BP neural network data classification, language characteristic signal classification. Selected folk songs, zither, four different types of rock and pop music, with BP neural network for effecti
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Case 1 BP neural network data classification speech feature signal classification)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 利用BP神经网络对样例中语音信号进行分类(The BP neural network is used to classify the speech signals in the sample)
BP神经网络的语音特征信号分类
- 民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用 BP 神经网络实现对这四类音乐 的有效分类。(Folk songs, guzheng, rock, and pop four different kinds of music, using BP neural network to achieve the four types of music Effective classification.)
chapter1
- 语音特征信号分类，利用神经网络进行语音特征信号分类(Voice feature signal classification, the use of neural networks for voice feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 简单的bp神经网络，是一个语音信号的简单建模和处理，结构深度是3层(simple MATLAB code example for BP network)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(BP neural networks for data classification -- speech feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 通过BP算法，实现对语音特征信号的数据分类(Through the BP algorithm, the realization of the classification of speech signals)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 基于BP神经网络的聚类分析数据分类例如语音信号识别(Clustering analysis based on BP neural network)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 使用BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification using BP neural networks -- speech feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- MATLAB神经网络案例分析 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(MATLAB BP Neural Network - Classification of Speech Characteristic Signals)
神经网络模式识别
- 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 利用BP神经网络的数据分类-——语音特征信号分类(Data classification using BP neural network -- Classification of speech feature signals)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 前馈循环神经网络，用于处理语音识别,里面是matlab源代码，以及实例。学习神经网络算法很有帮助。(Feed forward recurrent neural network for speech recognition, which is the matlab source code, and an example. Learning neural network algorithms is very helpful.)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 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)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
BP神经网络
- 一个简单的BP神经网络分类声发射信号的范例，对理解框架有帮助，不过结果不够严谨，不利于发表(A simple example of BP neural network classification of AE signals is helpful to understand the framework, but the results are not rigorous enough to be published)