輸入信號五個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，得到識別出的信號類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個，還可以看Art網絡的擴展性。
標簽： 瞬時 幅度 零 輸入信號
上傳時間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。
標簽： 瞬時 幅度 零 信號
上傳用戶：牧羊人8920
BP的訓練方法.刪除init_wj_hid_output與init_wj_input_hid可以進行新的學習!不然只是按老方式學習!這是一個最簡單的BP算法異或問題!沒有閾值，學習速度不可改變!下次會改進!如果同或只需改變輸入的方式就可以!
標簽： init_wj_hid_output init_wj_input_hid 刪除 BP算法
上傳用戶：1966640071
Standord Classifier實現了一個基于Java的最大熵分類器。用于模式識別，特別是自然語言處理方面的應用。
標簽： Classifier Standord Java 熵
上傳時間： 2014-01-23
上傳用戶：zhangyigenius
LMS 最小軍方誤差算法仿真 可用于人工神經網絡和自適應濾波
標簽： LMS 誤差 算法 仿真
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：王者A
最大100M，不要分割文件，名字不能太長 請用英文名，盡量和原工程文件名相同
標簽： 100M
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：talenthn
可以看到 變步長未必會需要更長的時間 因為它是一種自適應的方式 如果某階段情況理想的話 就會用最大步長來做 那就會很快
標簽： 方式
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：yzy6007
matlab算最短路徑的算法，很好用大家可以試一試
標簽： matlab 最短路徑 算法
上傳時間： 2015-09-28
上傳用戶：skfreeman
講述了最大熵估計的方法，以及dsp的實現方法，比較清楚
標簽： 熵
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：aappkkee
求Y=X*X的最大值,但是假如設定的染色體長度為8時,只能求出255的平方.
標簽： 255 設定 長度
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：rocketrevenge
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