深層学習と連続ウェーブレット変換を使用して,心拍心電図のデータを分類します。

この例では，ウェーブレット时间散乱とサポートベクター（svm）分享器をををし人间の心电图（ECG）信号をますますますます，データます，时尚分享到作作するために一连のウェーブレット，非in形性，および平面化繁体に伝播さます。ウェーブレット伝播によって，クラス散乱，クラス判别性犠牲にするなくなく判别をに影响ししし信号表现に影响ない信号例を実行するには、Wavelet Toolbox™ および Statistics and Machine Learning Toolbox™ が必要です。この例で使用されているデータは、PhysioNet から公的に入手可能です。この例のこの分類問題に対する深層学習方法ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類とこの例の機械学習方法ウェーブレットベースの特徴とサポート ベクター マシンを使用した信号分類を参照してください。

使用小波时间散射和音频数据存储对音乐摘录的类型进行分类。在小波散射中，数据通过一系列的小波变换、非线性和平均来传播，从而产生数据的低方差表示。然后将这些低方差表示作为分类器的输入。

对小波散射特征的计算进行了改进gpuArray(并行计算工具箱)和并行化的“深度优先”版本的小波时间散射。您必须具有支持cuda的NVIDIA GPU，计算能力为3.0或更高。看到リリース別のGPUサポート(并行计算工具箱)细节。

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。

对小波散射特征的计算进行了改进gpuArray(并行计算工具箱)和并行化的“深度优先”版本的小波时间散射。您必须具有支持cuda的NVIDIA GPU，计算能力为3.0或更高。看到リリース別のGPUサポート(并行计算工具箱)细节。此示例使用NVIDIA Titan XP GPU，具有计算能力6.1。

为声学场景识别创建多模型后期融合系统。该示例用MEL谱图和使用小波散射的集合分类器列举卷积神经网络（CNN）。该示例使用TUT数据集进行培训和评估[1]。

この例では,ウェーブレットベースの特徴抽出とサポートベクターマシン(SVM)分類器を使用して人間の心電図(ECG)信号を分類する方法を示します。生の心电图信号を,異なるクラスを集計的に区別するのに役立つはるかに小さい特徴のセットに変換することで,信号分類の問題が単純化されます。この例を実行するには,小波工具箱™,信号处理工具箱™,统计和机器学习工具箱™が必要です。この例で使用されているデータは,生理网から公的に入手可能です。

利用小波图像散射分类纹理。除了小波工具箱™之外，这个示例还需要并行计算工具箱™和图像处理工具箱™。

使用小波散射进行图像分类。此示例要求小波工具箱™，深度学习工具箱™和并行计算工具箱™。

通过机器和深度学习方法对雷达进行分类。机器学习方法使用小波散射特征提取与支撑矢量机器耦合。金宝app另外，说明了两个深度学习方法：使用挤压仪和长短期记忆（LSTM）复发神经网络进行转移学习。请注意，此示例中使用的数据集不需要高级技术，但是描述了工作流程，因为可以扩展到更复杂的问题。

使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对生成的合成数据的雷达波形类型进行分类。

使用GPU加速缩放计算。计算的缩放照片用作ECG和口头分类的深度卷积神经网络（CNN）的输入特征。

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。

利用小波和深度学习技术对路面横向裂缝进行检测和定位。该例子演示了使用小波散射序列作为门控循环单元(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。这些数据是通过安装在前乘客座轮悬架关节上的传感器获得的垂直加速度测量数据。早期识别发展中的横向裂缝对路面性能评价和养护具有重要意义。可靠的自动检测方法使监测更加频繁和广泛。

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。