数据感知

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。

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

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

工业感知数据的工具你用过不少，但这个资源算是比较系统也比较实在的一个。从数据怎么采、怎么传，到怎么质量差的数据，全都有覆盖。内容不枯燥，讲的也蛮清楚，尤其是对工业场景里的那种传感器布局优化和变频采集算法，有实际例子，学了就能用，嗯，还挺不错的。

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。

单层感知器的 Matlab 实现，功能挺全，写得也蛮规整，适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器，还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法，配合 Matlab 的工具箱，调试体验还不错。 多维线性回归加上L2 正则化，过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了，用来做模型评估还蛮方便的。嗯，都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。 更实用的是，后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类，结合EM 算法和高斯混合模型做聚类，思路清晰，结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别，这部分值得重点看看。 顺手一提，k

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据

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。