案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.7z

通过球麦克风阵列采集高阶声场的声压信息,采用球谐函数分解声场并建立信号模型,应用MUSIC算法提取出声源的方位。由于MUSIC算法在信号源相干性比较高,特别是声源比较接近时,其分辨率会严重下降,提出了一种基于空间平滑的瓣分块方法来提高定位的效果。仿真实验采用了一个72元的球阵,实验结果表明:提出的方法能同时有效地确定声场中多个声源的位置,能比较好地对抗噪声的影响。

心脏听诊是先天性心脏病（简称:先心病,CHD）初诊和筛查的主要手段。本项目对先心病心音信号进行分析和分类识别研究,提出了一种基于卷积神经网络的先心病分类算法。本文算法基于临床采集的已确诊先心病心音信号,首先采用心音信号预处理算法提取并组织一维时间域上心音信号的梅尔系数转变成二维特征样本。然后利用卷积神经网络进行分类识别,证实了本文方法有效地提高了心音信号分类的鲁棒性和准确性,有望应用于机器辅助听诊。 心音信号在采集过程中不可避兔地存在一些噪声干扰，干扰由多种原因造成，例如皮肤与传感器的摩獠音、采集环境的背景噪声、患者的呼吸扰动音等噪声干扰，故需对心音信号进行去噪处理，得到噪声较少的心音信号。 MFCC中的梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高变化的感官判断而制定的非线性频率刻度，能较好地反映人耳对声音的特点。

这个是自编的MATLAB的BP神经网络的教程，里面有源码，有数据集，下载后可以直接使用，快捷方便。里面有四个数据集，以及两个m文件，一个是主函数，一个是神经网络的函数。

为实现运动想象脑电信号的精准分类，提出以Levenberg－Marquardt算法（LM）替代BP神经网络构造分类器来提高分类识别率。实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准，使用Emotive Epoc＋采集四类运动想象脑电信号，对采集的信号进行滤波去燥后，利用主成分分析提取特征值；然后分别用LM算法和BP神经网路进行分类识别做对比；最后基于MATLAB GUI设计串口通信界面与Arduino智能车链接验证算法的可行性。结果证明：该方法训练平均误差为5.630 6×10-7，分类准确率为86%，BP算法相对应为0.001 4、56%。相对比可知LM算法分类效果良好，验证过程中，智能车运行与算法识别方向一致，运行良好。此方法切实可行，为后期进一步开发脑机接口奠定了基础。

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1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。

基于小波和分形的跳频信号分类识别研究，梁颖，周亚建，扩频通信是目前军用电台的常见通信方式，采用扩频技术能够有效地降低通信信号被侦测的概率，减少敌方电磁干扰的影响。但是对于跳

求根多重信号分类算法（ROOT-MUSIC）,可估计输入信号到达角、离开角

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