Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。
也可以改成多分类。
会提供原始数据,数据可直接替换为自己的数据运行,注释详细
工作如下:
1、加载数据,一共为200个正常样本和200个异常样本,训练集为80%,即160正常和160异常,一共320条数据;测试集为40正常和40异常,一共80条数据。
2、构建一维CNN架构,层数为两层。
3、构建options。
4、训练。
5、测试,并绘制混淆矩阵。
注:考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少,此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等,使用的数据量较少,并且数据本身也易于分类,自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。
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Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序 也可以改成多分类 会提供原始数据
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Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据,数据可直接替换为自己的数据运行,注释详细 工作如下: 1、加载数据,一共为200个正常样本和200个异常样本,训练集为80%,即160正常和160异常,一共320条数据;测试集为40正常和40异常,一共80条数据。 2、构建一维CNN架构,层数为两层。 3、构建options。 4、训练。 5、测试,并绘制混淆矩阵。 注:考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少,此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等,使用的数据量较少,并且数据本身也易于分类,自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。
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