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2011_IEEE_meeting_in_China
- IEEE 会议涉及的学科领域主要有：信号处理，计算机网络、多媒体技术，纳米电子 ，自动化控制，机器人技术，机电一体化，广播多媒体系统，显微镜技术，医药生物工程，能源，信息工程管理，光电子，控制，自动化，机器人，生物信息，生物医学工程，网络技术，无线电通信等。 2011年在中国，ＩＥＥＥ将在那些城市的哪些地方举办国际性的学术会议呢？这篇文稿总结的十分详细，供大家参考！-In China in 2011, IEEE in those cities will be where the host i
FFF
- 神经网络是通过模拟生物神经系统的结构功能而构成的一种信息处理系 统。经过40余年的发展，神经网络已经成为机器学习、模式识别、信号处理等 信息科学领域中一类十分重要的方法。 本文首先概括地总结了神经网络的发展历程。在三个不同阶段中，神经网 络的发展具有不同的特点。到20世纪90年代，神经网络成为信息科学中一个 重要的热点研究领域。文中还讨论了神经网络的特点、常见的分类方法、学习 类型和学习算法等内容。 -Through the simulation of biologi
firnet
- 有限脉冲神经网络MATLAB源码，由波兰国立大学生物医药信号处理实验室提供。FIR 神经网络属于一种BP神经网络。-Finite Impulse Response (FIR) neural network models each synapse as a linear filter to provide dynamic interconnectivity. Temporal backpropagation is used to train the network in which error t
IUQCWY
- 小波变换在语音和生物医学信号处理中的应用 小波变,-Wavelet transform in speech and biomedical signal processing, the application of wavelet change,
speech__traksform
- 小波变换在语音和生物医学信号处理中的应用 小波变,-Wavelet transform in speech and biomedical signal processing, the application of wavelet change,
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称