构建最佳隐含层的BP神经网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func); % 网络参数 net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数 net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率 net.trainParam.goal=0.000001; % 训练目标最小误差 %% 7.网络训练 net=train(net,inputn,outputn); % train函数...
Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线。 函数文件:LinearTransformFunc.m %原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. %把图像中每个像素点的灰度值,按照希望达到的效果,以线性变化的形式,...
定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码就可以对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线性变换: function [ new ] = LinearTransformFunc( original, k, d ) new = original * k + d; end 1. 2. 3. 当中k和d是线性函数的斜率和截距。由用户输入指定,用户输入为空时赋予默认值: input函数获取...
',相应的均方误差为:',num2str(MSE)])%% 构建最佳隐含层节点的BP神经网络net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);% 网络参数net.trainParam.epochs=1000;% 训练次数net.trainParam.lr=0.01;% 学习速率net.trainParam.goal=0.000001;% 训练目标最小误差%% 网络训练net=train(net,input...
train_func='trainlm'; %训练算法 for hiddennum=fix(sqrt(inputnum+outputnum))+1:fix(sqrt(inputnum+outputnum))+10 %构建网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum,transform_func,train_func); % 网络参数 net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数 ...
Parseval's theorem usually refers to the result that the Fourier transform is unitary; loosely, that the sum (or integral) of the square of a function is equal to the sum (or integral) of the square of its transform 大致来说,一个函数的平方和(或积分)等于其变换的平方和(或积分),对于...
%% 6.构建最佳隐含层的Elman神经网络net=newelm(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);% 网络参数net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率net.trainParam.goal=0.000001; % 训练目标最小误差 %% 7.网络训练net=train(net,inputn,outputn); % train函数...
% Step 2: Transform data % ...% Step 3: Analyze and plot results % ...output = result;end input = ...output = my_script(input);```这个代码片段使用函数`my_script`表示整个数据分析流程。用户只需输入一个参数，即可获得所有计算结果。这个特性非常适用于可重复计算数据分析和模拟。四、绘图和...
11、 cepstrum IDCT Inverse discrete cosine transform 数据分析和统计面向列的数据集 这年头似乎十分风行”面向”这个词,这儿故也套用,其英文为"Column-Oriented Data Sets",可理解为MatLab按列的存储方式来分析数据,下面是一个例子: Time Location 1 Location 2 Location 3 01h00 11 11 9 02h00 713 11 03h...
4.1 小波变换原理 小波包变换(Wavelet PacketTransform, WPT)是对DWT的扩展,它不仅在尺度上进行分解,还在每个尺度上同时进行频率分割,使得在每个尺度上都能获得不同频率带的信息。小波包变换能够提供更细粒度的频带分析,适合于信号中包含多种频率成分的情况。