文件名称：matlab精度检验代码-Aero_ML:航空声学机器学习库
文件大小：341KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:03:58
系统开源
matlab精度检验代码Aero_ML：航空声学机器学习存储库 这个机器学习项目的目标是从Cal State Fullerton的无声风洞中获取原始音频数据，训练带有2个麦克风输入的机器学习模型，并输出7个波束成形麦克风的性能（请参见上图）。 该项目存储库在MATLAB中使用以下依赖项： 音频工具箱 深度学习工具箱 的MATLAB 并行计算工具箱 信号处理工具箱 该项目的未来工作将包括使用具有Tensorflow后端的Keras将代码过渡到Python，并进行进一步开发以提高模型的准确性。 项目概况 总体而言，该研究生项目是3个项目的汇总。 首先是测试部分的翻新，并以销钉的形式添加了永久性基准，该销也用作风洞（WT）测试部分中顶板和底板的对齐功能。 第二个是消声设置的增强。 最后也是最重要的一点（前两项要求）收集一组验证的测试数据，并训练LSTM或BiLSTM以从该模型之前未看到的数据中输出预测。 该git将包含一小部分测试文件样本，并将.mat文件与大多数数据集耦合为.mat文件结构，但这只是为了确保所有脚本都能正常运行。 档案设定 ML_data├──测试数据1│├──MWS200
【文件预览】：
Aero_ML-master
----LSTM_harness.m(4KB)
----glob.m(17KB)
----network comparison plot.jpg(30KB)
----LSTM_feature_preprocessing.m(8KB)
----Depreciated()
--------Fast_ICA.py(2KB)
--------preprocessing.py(4KB)
--------dev_state.py(4KB)
--------depreciated.py(3KB)
--------test_simple_beamforming.py(4KB)
--------AudioHandler.py(2KB)
--------workflow.py(1KB)
----2_vs_7 MelSpec.jpg(32KB)
----network RSME comparison plot.jpg(30KB)
----example_signal_output.jpg(34KB)
----LSTM_preprocessing.m(10KB)
----network Validation Loss comparison plot.jpg(37KB)
----README.md(2KB)
----28-Jul-2019_21_08_05simple_LSTM_justmelFreq_coeffs2_MWS.jpg(13KB)
----example.png(97KB)
----raw2stft.py(17KB)
----workflow.md(1KB)
----network_plots.m(839B)
----LSTM_model.m(8KB)
----25-Jul-2019_16_52_10DEEP_C-BiLSTM_justFig_MWS.jpg(20KB)
----LSTM_prediction.m(5KB)
----schemer_import.m(34KB)
----schemer_export.m(30KB)
----rawMic2Hdf5.m(8KB)
----tic_toc.py(446B)
----25-Jul-2019_15_07_06smallSimple_LSTM_unsmooth_coeff2_MWS.jpg(13KB)
----fix_for_RMSE_curves.jpg(31KB)