Matlab实现RBF学习教程

本PPT详细介绍了RBF神经网络的具体实现方法，适合初学者理解和学习。内容包括RBF网络结构、参数调整方法及应用示例。

Matlab开发的径向基函数/薄板样条函数和二维图像扭曲演示。

在matlab环境中，这份完整的RBF神经网络代码十分优秀。

在这个模拟中，我为非线性系统的零阶近似实现了RBF-NN。模拟包括蒙特卡罗模拟设置和RBF NN代码。对于系统估计，使用具有固定中心和扩展的高斯核。而RBF-NN的权重和偏差使用基于梯度下降的自适应学习算法进行优化。引文：Khan, S., Naseem, I., Togneri, R.等。电路系统信号处理(2017) 36: 1639. doi:10.1007/s00034-016-0375-7 https://link.springer.com/article/10.1007/s00034-016-0375-7

提供深入全面的MATLAB 7.0学习指南。

MATLAB初学者指南

分数阶傅里叶变换的Matlab代码，包含了关于游戏开发的各种资源和学习内容，涵盖了如何成为优秀的游戏程序员以及现代游戏开发技术的可视化管理系统。此外，还包括了从GDC大会的各种讨论到自建游戏数据集的详细指南。ACG领域的C++ YouTube频道列表和关于编程的精彩讲座，以及行为树资源的汇总，是一份集现代C++游戏开发为一体的资源列表。

MATLAB是目前国际上广泛使用的科学与工程计算软件。尽管最初由Cleve Moler教授开发用于简化矩阵运算，但随着时间的推移，MATLAB已经发展成为集数值运算、符号运算、数据可视化、图形界面设计、程序设计、仿真等多功能于一体的集成软件。

在本教程中，我们将详细介绍歌曲人声消除的步骤，重点通过MATLAB实现。通过人声消除技术，用户可以获得歌曲的纯伴奏版本，以便用于多种场景。 步骤详解 导入音频文件：使用MATLAB的音频处理工具读取目标歌曲文件，例如audioread函数。 通道分离：大多数音频文件是立体声格式。通过分离左右声道，可以更轻松地去除中央声道（通常包含人声）。 中心信号消除：计算左右声道的差异信号，这将消除居中的人声成分。使用公式S = (L - R) / 2可以有效隔离伴奏。 音质优化：在消除人声后，对剩余音频信号进行滤波处理，以确保音质的清晰度。 保存处理后的音频：使用MATLAB的audi