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。

使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在小波散射中，数据通过一系列小波变换、非线性和平均来产生时间序列的低方差表示。小波时间散射产生的信号表示对输入信号的移位不敏感，而不牺牲类的可辨别性。要运行此示例，必须有小波工具箱™和统计和机器学习工具箱™。本例中使用的数据可以从PhysioNet公开获得。在这个示例中，您可以找到一种深度学习方法来解决这个分类问题，在这个示例中，您可以找到一种深度学习方法来解决这个分类问题，在这个示例中，可以找到一种机器学习方法来解决这个分类问题。金宝app

使用小波时间散射和音频数据存储对音乐节选的类型进行分类。在小波散射中，数据通过一系列小波变换、非线性和平均进行传播，以产生数据的低方差表示。然后将这些低方差表示用作分类器的输入。

使用小波时间散射和支持向量机（SVM）分类器来分类人类对话仪（PCG）录制。金宝appPhonicardociograms是由心脏收缩和舒张阶段产生的声音的声学记录。心脏的听诊继续在评估心脏健康方面发挥重要诊断作用。不幸的是，世界的许多领域缺乏足够数量的心脏听诊培训的医学人员。因此，有必要开发解释音盲数据的可靠自动化方式。

使用机器和深度学习技术进行语音数字。在该示例中，使用使用支持向量机（SVM）和长短期存储器（LSTM）网络来执行使用小波时间散射进行分类。金宝app您还应用贝叶斯优化来确定合适的超参数，以提高LSTM网络的准确性。另外，该示例说明了使用深卷积神经网络（CNN）和熔融频谱图的方法。

使用GPUArray加速对小波散射特征的计算。您必须具有并行计算工具箱™和支持的GPU。金宝app有关详细信息，请金宝app参阅GPU支持。此示例使用NVIDIA Titan V GPU，具有计算能力7.0。如果您希望比较GPU与CPU性能，计算散射变换的示例的部分提供了使用GPU或CPU的选项。

建立多模型声场景识别后期融合系统。这个例子训练卷积神经网络(CNN)使用mel谱图和集成分类器使用小波散射。该示例使用TUT数据集进行训练和评估[1]。

使用基于小波的特征提取和支持向量机（SVM）分类器对人体心电图（ECG）信号进行分类。通过将原始ECG信号转换为一组更小的特征，这些特征集合用于区分不同类别，简化了信号分类问题。你一定金宝app有一个工具箱™, 讯号处理工具箱™, 统计和机器学习工具箱™ 运行此示例。本例中使用的数据可从PhysioNet公开获取。

使用小波图像散射对纹理进行分类。除了小波工具箱™, 这个例子还需要并行计算工具箱™ 图像处理工具箱™.

利用小波散射进行图像分类。这个例子需要小波工具箱™，深度学习工具箱™和并行计算工具箱™。

使用机器和深度学习方法对雷达返回进行分类。

使用Wigner-Ville分布（WVD）和深度卷积神经网络（CNN）对雷达和通信波形进行分类。

使用gpu加速标量图计算。将计算得到的尺度图作为深度卷积神经网络(CNN)的输入特征，用于心电和语音分类。

使用连续小波变换（CWT）和深卷积神经网络（CNN）来分类人心电图（ECG）信号的工作流程。此示例还提供有关如何在Raspberry PI目标（基于ARM®的设备）上预测的代码和CNN的信息和部署代码和CNN的信息。

使用小波和深度学习技术检测横向路面裂缝并定位其位置。该示例演示了使用小波散射序列作为选通递归单元（GRU）和一维卷积网络的输入，根据裂纹的存在与否对时间序列进行分类。这些数据是从安装在前排乘客座椅车轮悬架转向节上的传感器获得的垂直加速度测量值。早期识别发展中的横向裂缝对路面性能评估和维护非常重要。可靠的自动检测方法可实现更频繁、更广泛的监测。

生成和部署CUDA®可执行文件，该可执行文件使用由连续小波变换（CWT）和预磨料的卷积神经网络（CNN）提取的特征来分类人心电图（ECG）信号。

展示如何使用强大的信号处理技术和卷积神经网络，以分类ECG信号。我们还将展示CUDA®代码如何从Simulink®模型生成。金宝app此示例使用预先预制的CNN网络基于小波分析和深度学习的时间序列分类小波工具箱™的示例基于时间序列数据的CWT的图像对ECG信号进行分类。有关培训的信息，请参阅使用小波分析和深度学习的分类时间序列。

生成和部署使用由连续小波变换（CWT）提取的特征和普拉覆盖的卷积神经网络（CNN）执行调制分类的CUDA®可执行文件。