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BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1- 四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)=c1(1:500,:)
data(501:1000,:)=c2(1:500,:)
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:)
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:)
从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000)
[m,n]=sort(k)
输入输出数据
input=data(:,2:25)
output1 =data(:,1)
把输出从1维变成4维
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
output(i,:)=[1 0 0 0]
case 2
output(i,:)=[0 1 0 0]
case 3
output(i,:)=[0 0 1 0]
case 4
output(i,:)=[0 0 0 1]
end
end
data(1:500,:)=c1(1:500,:)
data(501:1000,:)=c2(1:500,:)
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:)
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:)
从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000)
[m,n]=sort(k)
输入输出数据
input=data(:,2:25)
output1 =data(:,1)
把输出从1维变成4维
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
output(i,:)=[1 0 0 0]
case 2
output(i,:)=[0 1 0 0]
case 3
output(i,:)=[0 0 1 0]
case 4
output(i,:)=[0 0 0 1]
end
end
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案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/BP.m
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/BPDLX.asv
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案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data1.mat
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data2.mat
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data3.mat
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data4.mat
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1
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案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data2.mat
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1/data3.mat
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案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类1
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