信号分类

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信号分类

: ygynmyax.zip_多重信号分类 在IT领域，特别是信号处理和数据分析中，"ygynmyax.zip_多重信号分类"这个压缩包文件包含了一些关键概念和技术。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **多重信号分类（MUltiple SIgnal Classification，MUSIC）**： ...
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2022-07-15

: 第4章_多重信号分类算法_二维music算法_阵列信号处理_ 本章节重点探讨了多重信号分类（MUltiple SIgnal Classification，MUSIC）算法及其在二维空间的应用，即二维MUSIC算法。这些方法在现代通信、雷达系统以及天文学等领域有着广泛的应用。 MUSIC算法是基于子空间理论...
评级：5 浏览量：846 收藏量：6 资源大小：1.81MB 上传时间：2021-09-29

: 信号处理基于CNN的心电（ECG）信号分类典型方法实现（tensorflow）在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow这一强大的机器学习框架来实现基于CNN的ECG信号分类。首先，我们需要理解ECG信号的基本特征。ECG信号通常包含P波、QRS复合波和T波，它们分别对应于心脏的电激动过程...
评级：5 浏览量：537 收藏量：2 资源大小：98.78MB 上传时间：2024-04-29

: 本科毕业设计基于Transformer的运动想象脑电信号分类（CNN和Transformer框架）本科毕业设计基于Transformer的运动想象脑电信号分类（CNN和Transformer框架）该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对...
评级：5 浏览量：235 收藏量：2 资源大小：18.45MB 上传时间：2024-10-21

: 运动想象脑电信号分类的python实现 1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。
评级：0 浏览量：2862 收藏量：31 资源大小：63.48MB 上传时间：2022-03-16

: 基于LM算法的脑电信号分类研究【脑电信号分类】在脑机接口（BCI）领域是一项关键任务，旨在解析和理解大脑活动以控制外部设备。本文关注的是运动想象脑电信号的分类，这种信号是大脑在想象执行某个动作时产生的。运动想象相比于其他依赖外部刺激...
评级：0 浏览量：401 收藏量：3 资源大小：450KB 上传时间：2020-10-15

: 多重信号分类算法多重信号分类（MUltiple SIgnal Classification，简称MUSIC）算法是一种在信号处理领域广泛应用的高分辨率谱估计方法，尤其在波达方向估计（DOA，Direction of Arrival）问题中展现出强大的性能。该算法由Paul ...
评级：0 浏览量：560 收藏量：0 资源大小：991B 上传时间：2014-01-09

: przhggvh.zip_通信信号分类 重要参数的提取，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，IDW距离反比加权方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，保证准确无误，是学习通信的好帮手，采用偏最小二乘法，基于chebyshev的水声信号分析。
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2022-07-14

: 基于改进BP神经网络的心电信号分类方法本文关注的是通过改进的BP神经网络算法来提升心电信号分类的精确度。 BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是基于误差逆传播的多层前馈网络，由于其自组织、自学习和自适应能力，被广泛应用。然而，BP网络...
评级：4 浏览量：531 收藏量：5 资源大小：476KB 上传时间：2020-10-15

: 基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip 基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip基于python深度学习的心跳信号分类预测.zip...
评级：0 浏览量：369 收藏量：3 资源大小：97.52MB 上传时间：2024-04-14

: BP语音特征信号分类_bp信号分类_数据集分类_BP分类_BP语音分类_特征数据集_ 这个压缩包文件集合提供了一个关于BP神经网络用于语音特征信号分类的实际应用案例。以下是这个主题中的关键知识点： 1. **BP神经网络**：BP神经网络是反向传播神经网络的简称，它是多层前馈神经网络的一种训练方法...
评级：0 浏览量：189 收藏量：0 资源大小：185KB 上传时间：2021-09-30

: 一种基于深度学习的心电信号分类方法.pdf 传统上，ECG信号分类方法主要分为基于特征提取的方法和基于人工神经网络（ANN）的方法两类。基于特征提取的ECG信号分类方法主要包含两个部分：特征提取和分类预测。特征提取是指检测定位ECG信号中的P波、QRS波群、...
评级：5 浏览量：802 收藏量：3 资源大小：3.33MB 上传时间：2021-08-18

: 个人收集的deap数据集，脑电信号分类的工程文件个人收集的deap数据集，脑电信号分类的工程文件，有十多个工程，有的有一些说明，值得研究一下。前面是用到的算法，后面是准确率。 1.1D CNN，82.4% 2.KNN，分类器 3.SVM4.CNN 7.ANN-83% 8.ANN-SVM，85% 9.97% 10.4...
评级：5 浏览量：1911 收藏量：12 资源大小：149.38MB 上传时间：2022-07-01

: 基于MATLAB编程小波分解+深度信念网络DBN的脑电信号分类识别在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB编程来实现基于小波分解和深度信念网络（DBN）的脑电信号（EEG）分类识别，特别是针对手部动作的识别。这一技术在生物医学工程、神经科学以及人机交互领域具有广泛的应用。 ...
评级：5 浏览量：658 收藏量：8 资源大小：9.38MB 上传时间：2023-04-12

: 心电信号分类，CNN 心电信号分类是一种重要的生物医学信号处理技术，广泛应用于心脏病诊断、健康监测和远程医疗等领域。在这个场景中，我们关注的是使用卷积神经网络（CNN）对心电信号进行二分类，即判断信号是否异常，这通常是判断...
评级：0 浏览量：3182 收藏量：23 资源大小：159.69MB 上传时间：2019-09-21

: 基于小波变换和卷积神经网络的脑电运动成像信号分类 【作品名称】：基于小波变换和卷积神经网络的脑电运动成像信号分类 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：3.67MB 上传时间：2024-06-07

: “数据挖掘竞赛用的心跳信号分类预测数据集” 心跳信号分类预测是一项复杂的技术活动，它涉及到信号处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。在这个过程中，首先需要收集心跳信号数据，然后通过数据预处理将原始信号转换成适用于机器学习模型的特征向量。接...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：328B 上传时间：2025-06-25

: 语音特征信号分类 本项目主要关注的是基于BP（Backpropagation）神经网络的语音特征信号分类方法。BP神经网络是一种在机器学习中广泛使用的监督学习模型，特别适用于非线性问题的解决，如语音识别。首先，我们要理解BP神经网络的...
评级：0 浏览量：921 收藏量：1 资源大小：368KB 上传时间：2018-07-22

: 天池零基础数据挖掘心跳信号分类预测baseline代码及555分结果在天池大赛的“零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测”学习赛中，参赛者们使用了基线代码进行模型训练和预测。然而，使用该基线代码运行得出的结果仅获得了555分。这表明，尽管基线代码为参赛者提供了一个初步的起点...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：272B 上传时间：2025-06-10

: 零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-386分-33名代码.rar 而心跳信号分类预测则是在这个领域中一个充满挑战与意义的研究方向。它不仅需要处理复杂的医学数据，还要求建立准确的预测模型，对心脏病等严重健康问题进行早期识别。阿里云的“天池”平台就是这样一个为数据科学...
评级：1 浏览量：2562 收藏量：6 资源大小：4KB 上传时间：2021-03-26

: Matlab-BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 matlab-BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab-BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab-BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab-BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab-BP神经网络的数据...
评级：0 浏览量：346 收藏量：1 资源大小：370KB 上传时间：2023-02-24

: BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 在语音特征信号分类中，首先需要对原始音频信号进行预处理。这包括采样、量化、滤波等步骤，目的是将模拟信号转换为数字信号，并提取出对分类有意义的特征。常见的语音特征提取方法有MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：368KB 上传时间：2022-11-06

: BP神经网络在语音特征信号分类中的应用研究 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)作为一种按误差反向传播训练的多层前馈神经网络，在数据分类领域具有广泛应用，尤其在语音特征信号分类方面表现出色。语音信号作为一种复杂的非线性时变信号，其分类...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：367KB 上传时间：2025-06-04

: 天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar 在本项目中，我们主要关注的是“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。这个压缩包文件包含的是一次数据挖掘实践，特别针对心跳信号的分类预测，它涉及到数据分析的初步探索...
评级：0 浏览量：2425 收藏量：14 资源大小：65.74MB 上传时间：2021-03-19

: 毕业设计-基于Transformer的运动想象脑电信号分类，采用CNN+Transformer框架本科毕业设计，基于Transformer的运动想象脑电信号分类，采用CNN+Transformer框架，CNN提取局部时间空间特征，Transformer提取全局依赖创新点加入了Grad-CAM对脑电地形图进行可视化。Python+Pytorch+部分matlab
评级：0 浏览量：356 收藏量：3 资源大小：0B 上传时间：2023-12-05

: 基于Python的运动想象脑电信号分类实现该研究主要涵盖脑电信号的预处理、CSP特征提取、特征选择以及SVM分类等环节。数据集由柏林BCI团队提供，包含连续的EEG信号，涉及左手、右手和脚的运动想象任务，部分数据为人工生成。实验中，受试者在无反馈情况下...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：306B 上传时间：2025-06-09

: BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.rar 语音特征信号分类是语音识别系统中的关键步骤，它涉及到将语音信号转换为一系列可理解的特征，然后通过分类器（如BP神经网络）将这些特征映射到不同的类别中。在MATLAB环境下，我们可以利用其强大的信号处理和神经...
评级：0 浏览量：249 收藏量：0 资源大小：368KB 上传时间：2019-07-01

: 基于深度迁移学习的心电信号分类方法.pdf 在现代医疗领域，心电图（ECG）作为一种重要的心脏监测工具，它的信号分类对于诊断心脏疾病具有重要的意义。随着机器学习和深度学习技术的发展，如何有效利用这些技术提升心电信号分类的准确性和效率，已经成为研究...
评级：5 浏览量：353 收藏量：2 资源大小：804KB 上传时间：2021-08-18

: BP神经网络语音特征信号分类.zip BP神经网络语音特征信号分类是深度学习领域中的一个重要应用，主要涉及到神经网络模型的设计与训练，以及语音信号处理和分类技术。在这个项目中，我们关注的是如何利用反向传播（Backpropagation，简称BP）算法训练...
评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：368KB 上传时间：2021-08-12

: 基于机器学习的心电信号分类研究_毕业论文.pdf 基于机器学习的心电信号分类研究心电信号分类是机器学习和生物医学工程领域的一个热门研究方向。随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的心电信号分类研究也取得了巨大的进步。本文主要介绍基于机器学习的心电...
评级：5 浏览量：248 收藏量：5 资源大小：8.34MB 上传时间：2023-10-27

: 基于改进卷积神经网络的心电信号分类研究_毕业论文.pdf 基于改进卷积神经网络的心电信号分类研究本文研究了基于改进卷积神经网络的心电信号分类方法，以提高心电信号分类的准确率和效率。心电信号是心脏状况的可视化生理信号，对心血管疾病预防、诊断和救治具有重要的...
评级：0 浏览量：145 收藏量：1 资源大小：3.09MB 上传时间：2023-10-26

: 基于混合时间序列图形化的心电信号分类方法_毕业论文.pdf 基于混合时间序列图形化的心电信号分类方法本文的主要研究方向是基于混合时间序列图形化的心电信号分类方法，旨在解决传统时间序列分类方法的缺陷，提高心电信号分类的准确性。下面是该论文的详细知识点总结： 1....
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：3.75MB 上传时间：2023-10-26

: 基于pytorch的cnn脑电信号分类网络这就意味着构建一个脑电信号分类的CNN模型可能不会需要过于复杂，同时其对计算资源的需求也不太高。在构建这样的CNN模型时，网络结构的选择至关重要。一般来说，一个典型的CNN模型会包含多个卷积层和池化层，它们...
评级：0 浏览量：58 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2025-02-13

: 基于机器学习的心律失常信号分类算法研究心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件，通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息，针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究，设计实现了基于softmax回归和...
评级：0 浏览量：689 收藏量：4 资源大小：1.2MB 上传时间：2021-04-30

: 不完整信号分类算法不完整信号分类算法是一种利用字典学习等机器学习技术来识别在接收端星座图中缺失了星座点的信号的算法。这类算法在无线通信领域中尤其重要，因为在实际应用中接收到的信号往往并不完整，可能由于传输环境的恶劣、...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：700KB 上传时间：2018-01-03

: 基于方差和深度学习的脑电信号分类算法.pdf 本篇文档提出的是一种基于方差和深度学习技术的脑电信号分类算法，旨在解决传统脑电信号分类准确性不高和分类困难的问题。具体而言，作者们提出了一种结合方差特征提取和深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）...
评级：0 浏览量：252 收藏量：0 资源大小：1.08MB 上传时间：2021-08-19

: 基于小波变换与CNN的时频图信号分类技术及其优化策略内容概要：本文详细介绍了将小波变换应用于信号分类的方法，特别是通过生成时频图并利用卷积神经网络(CNN)进行分类的技术路径。首先探讨了小波变换相较于传统傅里叶变换的优势，能够同时解析时间和频率信息。接着...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：1.18MB 上传时间：2025-04-05

: 基于CI-HMM的运动想象脑电信号分类 因此，研究者们提出了基于Choquet模糊积分隐马尔科夫模型（CI-HMM）的新方法，旨在提高脑电信号分类的准确性。 Choquet模糊积分是一种处理不确定性信息的工具，它与概率测度不同，不依赖于可加性，而是利用单调性，...
评级：0 浏览量：281 收藏量：2 资源大小：190KB 上传时间：2021-03-18

: 天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-baseline说明-代码-跑出来的结果-555分.rar 天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-baseline说明-代码-跑出来的结果-555分 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction
评级：0 浏览量：2496 收藏量：16 资源大小：66.61MB 上传时间：2021-03-16

: 基于胶囊网络和自定义特征提取层的深度学习数字调制信号分类器内容概要：本文提出了一种用于数字调制信号分类的新型深度学习（DL）分类器，采用胶囊网络（CAP），并集成了专为数字化调制信号设计的特征提取层。该模型输入经盲带宽估计预处理后的I/Q数据，在训练过程中实现了卓越...
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: 基于改进U-Net网络的心电信号分类研究_毕业论文.pdf 心电信号分类是心血管疾病诊断和预防的关键步骤，它可以帮助医生快速地诊断心血管疾病。然而，传统的心电信号分类方法存在一些限制，例如信号质量差、噪音干扰大等问题。为此，本文提出了一种基于改进的U-Net网络的...
评级：5 浏览量：157 收藏量：2 资源大小：4.47MB 上传时间：2023-10-27

: BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类_BP神经网络_matlab 在本项目“BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类”中，我们将探讨如何利用BP神经网络对语音信号进行特征提取和分类，特别是在MATLAB环境中实现这一过程。首先，语音特征信号的提取是语音识别的关键步骤。常见的...
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: 基于混合深度学习算法的ECG心电信号分类研究_毕业论文.pdf 基于混合深度学习算法的ECG心电信号分类研究 ECG心电信号分类是判断心律失常病情的一个基本依据。当前，ECG心电信号的自动分类方法主要为基于经典机器学习的方法以及基于深度学习的方法。然而，经典机器学习方式...
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: 零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-数据集赛题以预测心电图心跳信号类别为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某平台心电图数据记录，总数据量超过20万，主要为1列心跳信号序列数据，其中每个样本的信号序列采样频次一致，长度相等。为了保证比赛的...
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