ISAR成像（含外场数据）

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【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。

凸集投影法（POCS）超分辨重建算法MATLAB实现一个单一的pocs函数，使用方便

使用matlab画ROC曲线，% predict - 分类器对测试集的分类结果% ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类，即0和1% auc - 返回ROC曲线的曲线下的面积

对常用天线进行自动HFSS建模节省时间,ANSYS HFSS Antenna Design Kit 2.15 HFSS 14 15可以使用

本文对实数编码遗传算法最常用的四种变异算子进行介绍, 将其编写成 Matlab 程序, 并在最优化问题上进行测试。

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欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据，里面包含了1997年、1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，要求预测1999年1月份的负荷数据。另外，给出了1997、1998年每年的节假日数据和每天的天气数据。

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这里主要是对声音信号进行分析。因为Matlab在数字信号处理上的便捷，又有功能强大的工具箱辅助设计，所以我们可以利用Matlab完成声音信号频谱分析和时序分析的设计。本次设计内容包括：1） 信号的获取2） 时域分析：包括频率，振幅，相位，周期，均值，峰值等3） 频域分析：主要分析波形的幅值、相位与频率的关系