滚动轴承故障声学信号的检测与处理方法一直以来是个热点研究方向，已经有几十年的研究历史，相应的研究论文数以千计。大体上，可以分为两类处理方法，第一类是对采集到的声学信号直接在时域进行处理，第二类是频域处理方法，当然还有一些处理方法属于时频结合。本文对常见的时域处理方法做一个总结。由于我收集到文献资料并不完整，所以这个总结也只是介绍一些传统的方法。由于本人水平有限，近些年比较流行的声发射（AE）技术及
注：本博客是基于奥本海姆《信号与系统》第二版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。一、博里叶变换的模和相位表示1、一般来说，博里叶变换是复数值得，并且可以用它的实部和虚部，或者用它的模和相位来表示。1）、连续时间博里叶变换X(jew)的模-相表示是2）、离散时间博里叶变换X(jew)的模-相表示是2、从博里叶变换综合公式来看，X(jw)本身就可以看成信号x(t)的一种分解，即把信号x(t)分解成不
一、什么是时域时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。三、什么是空间域空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进
1．通过Matlab Engine方式
Matlab Engine是指一组Matlab提供的接口函数,支持C语言, Matlab Engine采用C/S(客户机/服务器)模式,Matlab作为后台服务器,而C程序作为前台客户机,通过Windows的动态控件与服务器通信,向Matlab Engine传递命令和数据信息,从Matlab Engine
# Matlab导入神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和信息传递的数学模型。在机器学习和人工智能领域，神经网络被广泛应用于数据分类、图像识别等任务中。而Matlab是一种强大的数学计算软件，它提供了丰富的工具和函数来支持神经网络的建模和训练。本文将介绍如何在Matlab中导入神经网络，并通过一个简单的示例来展示其用法。
## 导入神经网络工具箱
在开始之前，你需要确保你已经安
原创
2023-09-03 18:24:22
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1、安装anaconda32、安装Python虚拟环境tensorflow21新建带有tensorflow的python环境，避免与原有python环境混乱。1)Python创建虚拟环境conda create -n tensorflow21 python=3.7.02)查看当前存在哪些虚拟环境conda env list
conda info -e3)激活虚拟环境activate tensor
多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测 目录多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习小结参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测，运行环境Matlab2021b及以上。 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainTCNM.
直入正题，首先是工具包的安装，即向matlab中导入相应包。导入的方法具有通用性，对于一般工具包的导入都可以适用。个人概括为三部分：解压文件 -> 添加路径 -> 结果测试首先，想必看到文章的读者已经手握某某工具包的压缩文件，这时我们要把其解压到：matlab安装目录下的toolbox文件夹内；然后，打开matlab，找到set_path选项点击进入，选择add subxxxx 这个按
原创
2014-09-24 01:14:30
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# 如何实现“matlab神经网络模型导入simulink”
## 介绍
在Matlab中，我们可以使用神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型。而Simulink是一个强大的可视化仿真工具，用于模拟和验证各种系统的行为。本文将指导你如何将Matlab中训练好的神经网络模型导入到Simulink中，以便对其进行更详细的仿真和分析。
## 整体流程
下面是整个导入过程的流程图：
```mer
关于前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容中的一个知识点-上采样。一、基于unet神经网络上采样中的的三种方式的理解1.上采样的三种方式在网上查阅大量资料后，以下是结合unet，对于上采样的三种方式的理解，上采样的三种方式，可以分为1、插值法（最近零插值算法，双线性插值算法，双三次插值算法），2、反池化，3、转置卷积（可
卷积神经网络结构数据输入层池化层卷积计算层FC全连接层CNN解决的问题关于滤波器（卷积核）CNN的优缺点激活函数参数（权值）共享参考链接 结构CNN有的层级：输入层，卷积层，RELU激励层，池化层，全连接层。CNN的每一层都具有不同的功能, 而传统神经网络每一层都是对上一层特征进行线性回归, 再进行非线性变换的操作。CNN使用RELU作为激活函数(激励函数) , 传统神经网络使用sigmoid函
学习视频：【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！ 文章目录1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络数据处理：数据分析：1.2 RBF神经网络1.3 GRNN神经网络2. 决策树和随机森林3. 随机森林 神经网络的特点是非线性拟合能力超强，如果你的问题非常非线性，而且有足够的数据，可以考虑一下神经网络。 1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络
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2023-07-31 23:43:27
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BP（back propagation，反向传播）神经网络功能及其MATLAB实现。反向传播指误差函数会由输出端向前反向传播，隐含层借此调整权值来缩小误差。结构图：W为权值，b为阈值。1. 数据输入：数据输入时需先使用传递函数进行变化，变换方法包括阈值（阶跃）函数、分段线性变换、归一化函数（mapminmax）、对数S形变换（l
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2023-08-31 10:07:43
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目录1.模型压缩定义2.模型压缩必要性及可行性3.模型压缩分类3.1 主流分类3.2 前端和后端4.剪枝4.1 剪枝定义4.2 剪枝分类4.2.1 基于粒度 4.2.2 基于是否结构化4.2.3 基于目标5. 结构化剪枝和非结构化剪枝5.1 非结构化剪枝（移除单个权重或神经元）5.2 结构化剪枝（移除一组规则的的权重，如过滤器剪枝、通道剪枝） 6 
% 线性神经网络
% 感知器的传输函数只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以是任意值
% 线性神经网络采用widow-hoff学习规则,即lms(least mean square)来更新权值和偏置
%% 1.newlind--设计一个线性层
%{
语法格式: net=newlind(P,T,Pi)
P: R×Q矩阵,包含Q个训练输入向量
T: S
前言最近在自学吴恩达的机器学习，还有学校的数据挖掘课程。课程结课设计要求剖析一个分类器程序，这是我在网上找的一篇文章（ANN神经网络入门——分类问题（MATLAB） ），我这篇主要是要介绍代码其中函数的用法。%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
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2023-07-23 21:40:14
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一、人工神经网络关于对神经网络的介绍和应用，请看如下文章 神经网络潜讲 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么二、人工神经网络分类按照连接方式——前向神经网络、反馈(递归)神经网络按照学习方式——有导师学习神经网络、无导师学习神经网络按照实现功能——拟合(回归)神经网络、分类神经网络三、BP神经网络概述1. 特点BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播)
介绍神经网络算法在机械结构优化中的应用的例子(大家要学习的时候只需要把输入输出变量更改为你自己的数据既可以了，如果看完了还有问题的话可以加我微博“极南师兄”给我留言，与大家共同进步)。把一个结构的8个尺寸参数设计为变量，如上图所示，对应的质量，温差，面积作为输出。用神经网络拟合变量与输出的数学模型，首相必须要有数据来源，这里我用复合中心设计法则构造设计点，根据规则，八个变量将构造出81个设计点。然
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2023-09-07 10:48:35
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人工智能学习——神经网络 文章目录人工智能学习——神经网络前言一、神经网络理论知识1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.MP神经元模型4.常见的激活函数5.人工神经网络模型种类6.人工神经网络学习方式、规则，分类二、感知器的介绍1.单层感知器（单层神经网络）2.多层感知器（两层神经网络）三、人工神经网络算法1.常见神经网络算法2.反向传播算法（BP）1.BP算法特点2.BP算法学习过程3.BP
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2023-09-14 16:44:17
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍采用 DNN 深度神经网络作为模型训练架构，具体如图 3 所示．模型输入将网络训练中的每层输出特征数据分成“小批”样本，对每个“小批”样本结合标准差拟合方法进行批量归一化算法后再输入到神经网络的下一
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2023-08-10 18:15:12
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