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bp-matlab
- BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。希望有用-BP neural network algorithm Matlab code, the procedures under the trained network file ANN.mat anticipating new data files, be mean square error, paint and forecast data and t
nnforcast
- 本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。此程序运用到了很多Matlab编程中常用到的表达方式，还有一些神经网络编程的基本概念的表达，如归一化的表达。希望能对别人有所帮助.-the procedures under the trained network file ANN.mat anticipating new data files, to be mean-square error. and the mapping out of t
bpprogramming
- 这个程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。此程序运用到了很多Matlab编程中常用到的表达方式，还有一些神经网络编程的基本概念的表达，如归一化的表达。希望能对大家有所帮助-This program the trained network file ANN.mat predict new data file, get the mean square error, and forecast data and the original d
LDPC
- 这是关于LDPC信道编码模块设计的程序 打开源程序，先运行gengrate_h.m程序，陆续将码长设置为756bit，列重设置为3，行重设置为9。在Workspace中同时将H、A、B、C、D、E、Hget、Fget、g、Tget这是个变量选择另存为encode_in.mat 格式。再运行main_encode.m进行编码，主程序运行后，在当前目录下，自动生成编码结果文件“encode—out.mat”，这将作为下一次扩频调制仿真实验的的输入信号。最后分别查看Workspace中的变量s
xindianxinhaochuli
- 1.将rddata程序运行后，会出现.mat文件，选择不同数据， 更改.m文件中.mat的文件名，如ecgdata100.mat。 接着运行ecgdata.m文件，对load命令中的文件名进行选择修改， 可以实现对QRS波的检测。 2.将MIT-BIH库中的数据100.dat,101.dat,102.dat,106.dat,108.dat,117.dat,118.dat, 123.dat运行rddata程序，生成相应的.mat文件，接着，运行gui.m文件，会 出现心电信
Save_net
- 用于将训练好的BP网络，存储成mat文件，已被检验数据使用-For the trained BP network, stored in a mat files, test data
matlab-written-number-recognistion
- 本程序基于“图像模式识别—VC++技术实现”写就，实现了线性和非线性手写数字识别。 程序主文件是homework.m 程序包括homework.m,homework.fig,Getfeature.m,losstab.m,losstab.fig,samplelib.m,samplelib.fig,save_sample.m,save_sample.fig 和数据库template.mat。 具体实现可以参考程序内注释。-this is a matalb programme,i
ASM_Euler-distance
- 人脸识别，采用ASM和欧氏距离的方法，训练样本和测试样本来自SCface视频人脸库。ASM的特征点通过手工标记获得，并保存为mat文件。想要训练样本的原始图像，请联系我-Face recognition, using the ASM method and Euclidean distance, the training samples and testing samples from the SCface video database. Characteristics of ASM obtain
zhishengjixuanyi
- 直升机旋翼系统测试数据，共10个mat文件，包含测试数据和训练数据。-Helicopter rotor system test data
CNN
- 深度学习中卷积神经网络，实现手写数字的分类，其中包含网络的初始化，训练，测试三个模块。包含mnist_uint8.mat文件，CNN入门学习程序。-Convolution depth study neural networks, digital handwritten classification, which includes the network initialization, training, testing three modules. Files contain mnist_uin
deeplearing-hinton
- hinton2006年发表在science上的关于深度神经网络的文章Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks的matlab程序 mnistdeepauto.m //训练AutoEncoder的主文件 converter.m //将样本集从.ubyte格式转换成.ascii格式，然后继续转换成.mat格式 makebatches.m //创建小批量数据块用于RBM训练 rbm.m //训练RBM二进制隐层
Class_3_Code
- 将concrete_data.mat文件导入到MATLAB中，其中attributes为影响混凝土抗压强度的7个输入变量，strength为混凝土的抗压强度，即输出变量； 将整个数据集中的103个样本随机划分为训练集与测试集，其中训练集包含80个样本，测试集包含23个样本； 将训练集与测试集数据进行归一化； 建立BP神经网络，并训练； 利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测； 输出结果并绘图（真实值与预测值对比图）(The concrete_data.mat
chap8（遗传算法和粒子群算法）
- 遗传算法流程以及几种应用场景，matlab原程序代码及mat文件(Genetic algorithm process and several application scenarios, matlab original program code and mat files)