感知系统

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

这份压缩感知OMP算法源码，简洁易懂，专为初学者打造，助你轻松理解算法精髓，快速上手实践。

利用大数据能力，增强对公共服务需求的洞察和感知，将服务延伸至基层和个人，弥合城乡区域差距，满足多元化个性化需求，实现服务均等、高效、智能化。

我找了很多在线资源，整理了一个文件夹，包含大量matlab代码，供大家学习参考。

基于IPv6的电动汽车状态感知系统挺有意思的，尤其是它对电动汽车的未来发展有大影响。电动汽车作为一种清洁能源的交通工具，未来的市场潜力大，尤其是在全球绿色能源转型的背景下。而这套系统能通过IPv6协议，利用 3G 网络和车载系统，实时收集并传输电动汽车的各项行驶数据，开发者定位和车辆运行中的问题。你知道IPv4地址空间有限，根本无法满足如此大量的车辆接入需求，而IPv6正好了这个难题。这样系统不但能大规模数据，还能兼容未来的技术发展。部署起来也是相对容易的，经过一年多的应用，证明了其在实际中有效。如果你正在做类似的电动汽车数据系统开发，这个方案不妨考虑一下。

CITest是一个基于Matlab的程序，用于控制Advanced Bionics人工耳蜗植入者的心理物理听力实验。它最初是为华盛顿大学的耳蜗植入物心理物理实验室开发的，现在可以通过GitHub存储库获取。 系统要求:* Matlab R2017B (Windows 7/10)* 版本 1.18 的仿生耳朵数据收集系统 (BEDCS) (Advanced Bionics Corporation) 主要功能:* 控制人工耳蜗植入者的电刺激参数。* 收集和分析听力实验数据。* 提供模块化设计，方便研究人员进行自定义实验。

感知器是神经网络中的概念，由Frank Rosenblatt于1950年代引入。单层感知器是最简单的神经网络，包含输入层和输出层直接相连。与最早的MP模型不同，神经元突触权值可调整，可通过规则进行学习，能快速、可靠地解决线性可分问题。作者：漫步_9378链接：https://www.jianshu.com/p/d7189cbd0983。