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小波技术对于获得稀疏、压缩数据表示或特征是有效的,可以在机器学习和深度学习工作流中使用。小波工具箱支持部署多尺度特征提取金宝app算法MATLAB®编码器™和GPU编码器™的一些目标。为了利用现代图形处理单元(GPU)提供的性能优势,某些小波工具箱™函数可以在GPU上执行操作。这些函数为你的工作流程提供GPU加速。小波工具箱还提供执行信号标记的功能。
MATLAB中的模型可解释性
理解小波,第5部分:机器学习和基于小波散射的深度学习
利用小波散射网络和支持向量机对空压机录音故障进行分类。金宝app
学习小波特征如何用于检测直流系统中的电弧故障。
利用深度学习和连续小波变换对心跳心电图数据进行分类。
利用小波散射网络结合递归神经网络对空压机录音故障进行分类。
使用小波时间散射和音频数据存储对音乐节录的类型进行分类。
利用小波图像散射和深度学习对寄生虫感染进行分类。
利用小波特征和支持向量机分类器的自回归模型对心电图信号进行分类。金宝app
在GPU上提取基于小波的特征用于图像分类。
利用小波时间散射和支持向量机分类器对人体心电图信号进行分类。金宝app
有一个对应于MATLAB的代码:
把它扔进introduciéndolo然后把它扔进MATLAB。Los navegadores web no admit comandos de MATLAB。
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