ZIPMatlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序 也可以改成多分类 会提供原始数据 547.1KB

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使用卷积神经网络对一维信号如语音.zip 大约有14个文件
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  7. 一维信号分类的一种常见方法是使用卷积神经网络.txt 1.72KB
  8. 使用卷积神经网络对一维信号如语音信号.txt 634B
  9. 使用卷积神经网络对一维信号如语音信号心电图信号进.html 6.31KB
  10. 使用对一维信号进行二分类的技术分析在这个章节中我.txt 2.42KB
  11. 使用进行一维信号分类技术分析在这个快速发.txt 2.25KB
  12. 使用进行一维信号分类的技术分析随着.txt 2.04KB
  13. 在现代科技的推动下人工智能技术在各个领域都有了广.txt 2.12KB
  14. 标题使用卷积神经网络实现一维信号的.doc 2.85KB

资源介绍:

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据，数据可直接替换为自己的数据运行，注释详细 工作如下： 1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据；测试集为40正常和40异常，一共80条数据。 2、构建一维CNN架构，层数为两层。 3、构建options。 4、训练。 5、测试，并绘制混淆矩阵。 注：考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少，此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等，使用的数据量较少，并且数据本身也易于分类，自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89758969/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89758969/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题<span class="ff2">：</span>使用卷积神经网络实现一维信号的多分类<span class="ff3">——</span>以<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>为例</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文介绍了如何使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>中的卷积神经网络<span class="ff3">(CNN)</span>对一维信号进行多分类<span class="ff4">。</span>通过加载数据</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">构建<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CNN<span class="_ _1"> </span></span>架构</span>、<span class="ff1">设置参数</span>、<span class="ff1">训练模型和测试模型等步骤<span class="ff2">，</span>实现了对一维信号进行分类的功能</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：<span class="ff3">Matlab<span class="ff4">、</span></span></span>卷积神经网络<span class="ff4">、</span>一维信号<span class="ff4">、</span>多分类<span class="ff4">、</span>数据加载<span class="ff4">、<span class="ff3">CNN<span class="_ _1"> </span></span></span>架构<span class="ff4">、</span>训练<span class="ff4">、</span>测试<span class="ff4">、</span>混淆矩</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">阵</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">卷积神经网络<span class="ff3">(CNN)</span>是一种深度学习算法<span class="ff2">，</span>在图像识别<span class="ff4">、</span>自然语言处理等领域取得了许多重要的成果</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">然而<span class="ff2">，</span>在对一维信号进行分类的应用中<span class="ff2">，</span>对于使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CNN<span class="_ _1"> </span></span>的教程相对较少</span>。<span class="ff1">本文旨在借助<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="ff2">，</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">介绍如何使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CNN<span class="_ _1"> </span></span>对一维信号进行多分类<span class="ff2">，</span>并提供了源程序和详细的注释<span class="ff2">，</span>方便读者学习和使用<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">数据加载与准备</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们提供了一组包含正常样本和异常样本的数据集<span class="ff2">，</span>数据集共包含<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">200<span class="_ _1"> </span></span>个正常样本和<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">200<span class="_ _1"> </span></span>个异常样</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本<span class="ff4">。</span>我们将数据划分为训练集和测试集<span class="ff2">，</span>其中训练集占总数据集的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">80%<span class="ff2">，</span></span>即<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">160<span class="_ _1"> </span></span>个正常样本和<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">160</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个异常样本<span class="ff2">；</span>测试集占总数据集的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">20%<span class="ff2">，</span></span>即<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">40<span class="_ _1"> </span></span>个正常样本和<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">40<span class="_ _1"> </span></span>个异常样本<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span 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sc0 ls0 ws0">可以显示出模型在各个类别上的分类准确度<span class="ff2">，</span>包括真阳性<span class="ff4">、</span>真阴性<span class="ff4">、</span>假阳性和假阴性等信息<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">7.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结果分析与讨论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">根据测试结果和混淆矩阵<span class="ff2">，</span>我们可以对模型的分类性能进行分析和讨论<span class="ff4">。</span>如果模型在某些类别上的分</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">类准确率较低<span class="ff2">，</span>我们可以尝试调整网络结构<span class="ff4">、</span>增加数据量或者尝试其他优化方法来改进模型的性能<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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