MATLAB 数据处理教程汇总 遥感&信号处理领域

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-快怿 24-11-8

章节1:数据预处理

1.1归一化&标准化

基础的归一化方法

正太标准变化(Standard Normal Variate,SNV)

Box-Cox变换

分数阶导数求导(Fractional Derivative)

Savitzky-Golay(SG)信号平滑

1.2 数据异常值检验

拉依达检验法(3σ准则)

蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)

章节2:数据分析

2.1差异量化&聚类效果

显著性检验

K-mean聚类

基于密度的空间聚类算法(**Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,**DBSCAN)

滑动窗口的聚类算法(Mean Shift)

层次聚类

聚类评价内部指标:轮廓系数SC(Silhouette Coefficient)、Davies-Bouldin指数、方差比注则CHI(Calinski-Harabasz Index)

聚类评价外部指标:Adjusted Rand Index(ARI),Fowlkes-Mallows Index(FMI),列联矩阵(contingency matrix)

2.2 相关性分析

皮尔逊相关系数分析

2.3 特征算法&降维

主成分分析 PCA

Matlab PCA作图代码演示

RelieF与RelieFF算法

竞争自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS)

连续投影算法(Successive Projections Algorithm, SPA)

黏液霉菌算法(Slime Mould Algorithm, SMA)

2.4 数据解耦算法&数据校正方法

外部正交参数校正(External Parameter Orthogonalization,EPO)

正交信号校正算法(Orthogonal Signal Correction,OSC)

2.5数值映射

傅里叶变化与小波变化

马尔可夫链

稀疏字典学习:K-SVD

章节4:经典机器学习模型

朴素贝叶斯模型

K近邻算法

最小二乘法LS(Least Squares )与偏最小二乘法PLS(Partial Least Squares )

支持向量机SVM(Support Vector Machine)与最小二乘支持向量机LSSVM

集成学习

章节5 经典卷积深度学习模型CNN

5.1基础理论数学详解+手搓复现

经典CNN常见网络结构的数学表达式及其作用

深度学习训练过程详解与反向传播的构建

深度学习的训练优化器

模型训练细节

如何训练多个数据源输入的多源模型

5.2模块介绍

SE注意模块

5.3模型理论与复现代码

AlexNet与深度学习入门

空洞卷积网络&与空洞卷积模块

残差卷积网络ResNet

1维残差卷积神经网络

EfficientNet与复合缩放理论

PCA-EfficientNet:EifficientNet-OB系列

一维卷积神经网络设计

章节6 生产对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)

6.1 GAN

6.2 更好的生产效果:深度卷积对抗网络 DCGAN

2D-DCGAN解析,利用DCGAN生产花朵图像

6.3 风格迁移:循环神经网络Clycle GAN

6.4 条件生产对抗网络 C-GAN:Pix2Pix

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