使用经常性的深度学习网络和时频分析进行分段人心电图（ECG）信号。

使用深度学习和信号处理对Physionet 2017挑战的心跳心电图（ECG）数据进行分类。特别是，该示例使用长期的短期内存网络和时频分析。

使用连续小波变换（CWT）和深卷积神经网络（CNN）对人心电图（ECG）信号进行分类。

使用条件生成对抗网络生成用于模型训练的合成数据。

使用卷积深网学习语音识别前的重点过滤器。

使用对抗性学习Denoiser模型来denoise信号。

使用MISO卷积神经网络对超宽带脉冲雷达信号数据进行分类。

使用小波图像散射和深度学习对寄生虫感染进行分类。

使用小波散射网络与复发性神经网络对空气压缩机的声学记录进行分类。

使用机器和深度学习技术对口语数字进行分类。在示例中，您可以使用支持向量机（SVM）和长期内存（LSTM）网络执行分类。万博1manbetx您还应用贝叶斯优化以确定合适的超参数以提高LSTM网络的准确性。此外，该示例说明了使用深卷卷神经网络（CNN）和MEL频谱图的方法。

使用小波提取的功能和自动编码器在直流系统中检测ARC信号。

了解如何使用小波散射和深度学习开发警报系统来进行预测性维护。

创建一个多模型的晚期融合系统，以识别声学场景。该示例使用MEL频谱图和使用小波散射的集合分类器训练卷积神经网络（CNN）。该示例使用TUT数据集进行培训和评估[1]。

生成MEX函数和独立的可执行文件，以在Raspberry Pi™上执行波形分割。

使用连续小波变换（CWT）提取的功能和预验证的卷积神经网络（CNN），生成和部署CUDA®可执行文件，该可执行文件可执行可执行文件。

使用连续小波变换（CWT）和深卷积神经网络（CNN）对人心电图（ECG）信号进行分类的工作流程。该示例还提供了有关如何生成和部署代码和CNN进行预测（基于ARM®设备）的信息。