如何使用MATLAB编程实现实验数据的处理
在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：
设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；
设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。
输入数据
做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。
添加数据到curve fitting程序
这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中，同时给你拟合的曲线命名。
选择曲线拟合的方法类型
常见的拟合曲线有多项式的、指数的、对数的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。你可以根据自己的数据具体选择。
选择好方法后，按照提供的公式选择具体的选项
本文的数据近似为线性的，我们选择多项式拟合的一阶方法。
拟合结果查看
拟合后，curve fitting会给你具体的函数表达式，你可以将他给出的参数的值带入你选择的方法中。
结果说明
在结果中，不仅可以看到函数的表达式，同时他还给出了95%置信区间的参数值，以及拟合好坏的一些指标，如：
SSE:
R-square:
Adjusted R-square:
RMSE:
画出图像
虽然在curve fitting程序有自带的图像显示，但是一般最好将拟合结果显示到单独的图像窗口。
保存结果
曲线拟合结束后，你可以保存你的拟合结果。选择你保存的路径即可。
%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4
%四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)=c1(1:500,:);
data(501:1000,:)=c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);
%从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%输入输出数据
input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);
%把输出从1维变成4维
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
output(i,:)=[1 0 0 0];
case 2
output(i,:)=[0 1 0 0];
case 3
output(i,:)=[0 0 1 0];
case 4
output(i,:)=[0 0 0 1];
end
end
%随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本
input_train=input(n(1:1500),:)';
output_train=output(n(1:1500),:)';
input_test=input(n(1501:2000),:)';
output_test=output(n(1501:2000),:)';
%输入数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
%% 网络结构初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
%权值初始化
w1=rands(midnum,innum);
b1=rands(midnum,1);
w2=rands(midnum,outnum);
b2=rands(outnum,1);
w2_1=w2;w2_2=w2_1;
w1_1=w1;w1_2=w1_1;
b1_1=b1;b1_2=b1_1;
b2_1=b2;b2_2=b2_1;
%学习率
xite=0.1
alfa=0.01;
%% 网络训练
for ii=1:10
E(ii)=0;
for i=1:1:1500
%% 网络预测输出
x=inputn(:,i);
% 隐含层输出
for j=1:1:midnum
I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);
Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
end
% 输出层输出
yn=w2'*Iout'+b2;
%% 权值阀值修正
%计算误差
e=output_train(:,i)-yn;
E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));
%计算权值变化率
dw2=e*Iout;
db2=e';
for j=1:1:midnum
S=1/(1+exp(-I(j)));
FI(j)=S*(1-S);
end
for k=1:1:innum
for j=1:1:midnum
dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));
db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));
end
end
w1=w1_1+xite*dw1'+alfa*(w1_1-w1_2);
b1=b1_1+xite*db1'+alfa*(b1_1-b1_2);
w2=w2_1+xite*dw2'+alfa*(w2_1-w2_2);
b2=b2_1+xite*db2'+alfa*(b2_1-b2_2);
w1_2=w1_1;w1_1=w1;
w2_2=w2_1;w2_1=w2;
b1_2=b1_1;b1_1=b1;
b2_2=b2_1;b2_1=b2;
end
end
%% 语音特征信号分类
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
for ii=1:1
for i=1:500%1500
%隐含层输出
for j=1:1:midnum
I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);
Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
end
fore(:,i)=w2'*Iout'+b2;
end
end
%% 结果分析
%根据网络输出找出数据属于哪类
for i=1:500
output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));
end
%BP网络预测误差
error=output_fore-output1(n(1501:2000))';
%画出预测语音种类和实际语音种类的分类图
figure(1)
plot(output_fore,'r')
hold on
plot(output1(n(1501:2000))','b')
legend('预测语音类别','实际语音类别')
%画出误差图
figure(2)
plot(error)
title('BP网络分类误差','fontsize',12)
xlabel('语音信号','fontsize',12)
ylabel('分类误差','fontsize',12)
%print -dtiff -r600 1-4
k=zeros(1,4);
%找出判断错误的分类属于哪一类
for i=1:500
if error(i)~=0
[b,c]=max(output_test(:,i));
switch c
case 1
k(1)=k(1)+1;
case 2
k(2)=k(2)+1;
case 3
k(3)=k(3)+1;
case 4
k(4)=k(4)+1;
end
end
end
%找出每类的个体和
kk=zeros(1,4);
for i=1:500
[b,c]=max(output_test(:,i));
switch c
case 1
kk(1)=kk(1)+1;
case 2
kk(2)=kk(2)+1;
case 3
kk(3)=kk(3)+1;
case 4
kk(4)=kk(4)+1;
end
end
%正确率
rightridio=(kk-k)./kk
请具体点，进行哪方面的实验数据处理
...MATLAB,pspice,希望高手指点着几款软件如何用?
2. proteus是仿真单片机及其外围器件的有效工具，可以做原理图布图、代码调试到单片机与外围电路协同仿真，是将电路仿真软件、PCB设计软件和虚拟模型仿真软件三合一的设计平台；3. Simulink不是仿真软件，它只是MATLAB软件下面的一个子仿真模块，主要能仿真电力系统，电机和自动控制等方面的模型；4. MATLAB是...
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