通过神经网络计算波形振动频率 / 张生荣

使用python进行波形及频谱绘制的方法

如下所示: # -*- coding: UTF-8 -*- import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 打开wav ...

效果是这个样子的: 用到的模块: * matplotlib.pyplot * matplotlib.animation.FuncAnimation * numpy 三个圆的半径分别为:5, 2, 1. ...

水流波动的波形都是三角波,曲线是正余弦曲线,但是Android中没有提供绘制正余弦曲线的API,好在Path类有个绘制贝塞尔曲线的方法quadTo,绘制出来的是2阶的贝塞尔曲线,要想实现波动效果,只能 ...

假设我们已经安装好了tensorflow. 一般在安装好tensorflow后,都会跑它的demo,而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集. 然而我们仅仅是跑了它的dem ...

本文是通过深度学习框架keras来做SQL注入特征识别, 不过虽然用了keras,但是大部分还是普通的神经网络,只是外加了一些规则化.dropout层(随着深度学习出现的层). 基本思路就是喂入一堆数 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作).那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢? ...

准备工作: 首先,我们需要 import 几个工具包,一个是 python 标准库中的 wave 模块,用于音频处理操作,另外两个是 numpy 和 matplot,提供数据处理函数. 一:读取本地音 ...

在PyTorch实现中,autograd会随着用户的操作,记录生成当前variable的所有操作,并由此建立一个有向无环图.用户每进行一个操作,相应的计算图就会发生改变. 更底层的实现中,图中记录了操 ...

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本 ...

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的--程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到--用不用是政治问题,会不会写是技术问题 ...

本文实例讲述了基于Java实现的一层简单人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先来看看笔者绘制的算法图: 2.数据类 import java.util.Arrays; public cl ...

python有专门的神经网络库,但为了加深印象,我自己在numpy库的基础上,自己编写了一个简单的神经网络程序,是基于Rosenblatt感知器的,这个感知器建立在一个线性神经元之上,神经元模型的求和 ...

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络. 下面是运 ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

RNN(recurrent neural Network)循环神经网络主要用于自然语言处理(nature language processing,NLP) RNN主要用途是处理和预测序列数据 RNN ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

一.卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...

一.TensorFLow完整样例在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络.在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置.使用正则化来避免过 ...

本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络.训练数据是随机产生的模拟数据集,解决二分类问题. 下面我们首先说一下,训练神经网络的一般过程: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函 ...

本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍,用python构建神经网络识别手写体的一个总结. 代码主要包括两三部分: 1).数据调用和预处理 2).神经网 ...