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双向LSTM在单变量时间序列预测中的应用(Application of Bidirectional LSTM in Single Variable Time Series Prediction)

说明：  本文提出了一种用于通信系统中无线电信号检测的自动调制识别框架。该框架考虑了深度卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆网络（LSTM）。 此外，我们提出了一种预处理信号表示，其组合了调制信号的同相，正交和四阶统计。所提供的数据表示允许我们的CNN和LSTM模型对我们的测试数据集实现8％的改进。(Automatic Modulation Recognition using Deep Learning Architectures, 2018 IEEE 19th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC))

通过大小归一化,直方图均衡化的方式读取人脸表情图像数据,()

说明：  本人采用Creo Parametric 4.0 M020进行绘制。(I use Creo Parametric 4.0 M020 to draw.)

IEEEuwb信道模型下采用pam调整的超宽带通信仿真程序。-simulation program of ultra widebandth communicaiton using pam modulation,the channel model adopt is IEEE uwb channel model.

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data for calculating the stuff in the problem

说明：  改进的CEEMD去噪方法，可以直接使用。效果惊人(The improved ceemd denoising method can be used directly. Amazing effect)

说明：  新冠肺炎简单预测模型，基于SEIR模型改进后的传染病模型(Novel coronavirus pneumonia prediction model)

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