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Developing Models from Experimental Data using System Identification Toolbox-1. webinar_walk_through.m: contains all the linear and nonlinear estimation examples presented during the webinar.
2. Data files and Simulink models: process_data.mat,
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章,第1章~第6章是图像处理与识别的基础内容,包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别;第7章~第10章是图像处理与识别的工程实例,涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例,并结合理论算法,提供了大量MATLAB代码程序,以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章~第12章,是两个综合性较强的实例,分别是Visual
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The entire training process BP neural network, Channel coding, modulation, channel estimation, About ultrasonic parking radar ranging.
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Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, On neural network control.
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BP神经网络基本原理概述:这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型,能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题,它的特点是信号前向传播、误差反向传播,简称BP(Back Propagation)神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法,即通过调整权值使网络总误差最小,在信号前向传播阶段,输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理;在误差反向传播阶段,将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差,若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层,在各层神经元中使用
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