Erweiterte Quellcode. Com 31.10.2015 Matlab-Quellcode für die biometrische Erkennung wurde aktualisiert. Reduzierte Kosten. Alle Software wird mit grossen Diskonten versehen, viele Codes werden für freies angeboten. Bessere Leistungen. Einige kleinere Fehler wurden behoben. Verbesserte Software-Fähigkeiten. Wurden viele Codes in Bezug auf Geschwindigkeit und Speicherverwaltung verbessert. Folge uns auf Twitter Folge uns auf FaceBook Folge uns auf YouTube Folge uns auf LinkedIn Echtzeit Hilfe. Verbinden Sie uns jetzt mit WhatsApp 393207214179 Video-Tutorial. Software ist intuitiv, leicht verständlich und gut dokumentiert. Für die meisten Codes wurden viele Video-Tutorials auf unserem YouTube-Kanal veröffentlicht. Wir entwickeln auch Software on-Demand. Für jede mögliche Frage mailen Sie uns bitte. Join us21.06.2005 Ein biometrisches System kann als Mustererkennungssystem betrachtet werden, das aus drei Hauptmodulen besteht: dem Sensormodul, dem Merkmalsextraktionsmodul und dem Feature-Matching-Modul. Der Entwurf eines solchen Systems wird im Zusammenhang mit vielen häufig verwendeten biometrischen Modalitäten - Fingerabdruck, Gesicht, Sprache, Hand, Iris untersucht. Es werden verschiedene Algorithmen vorgestellt, die für jede dieser Modalitäten entwickelt wurden. 16.05.2006 Ein neuronales Netzwerk ist eine zusammenhängende Gruppe von biologischen Neuronen. Im modernen Gebrauch kann der Begriff auch auf künstliche neuronale Netze verweisen, die aus künstlichen Neuronen bestehen. So definiert der Begriff Neural Network zwei verschiedene Konzepte: - Ein biologisches neuronales Netzwerk ist ein Plexus von verbundenen oder funktionell verwandten Neuronen im peripheren Nervensystem oder im zentralen Nervensystem. - Auf dem Gebiet der Neurowissenschaften handelt es sich meist um eine Gruppe von Neuronen aus dem Nervensystem, die für die Laboranalyse geeignet sind. Künstliche neuronale Netze wurden entworfen, um einige Eigenschaften von biologischen neuronalen Netzwerken zu modellieren, obwohl die meisten Anwendungen technischer Natur sind, im Gegensatz zu kognitiven Modellen. Neuronale Netze bestehen aus Einheiten, die oft einfach in dem Sinne angenommen werden, dass ihr Zustand durch einzelne Zahlen, ihre Aktivierungswerte beschrieben werden kann. Jede Einheit erzeugt basierend auf ihrer Aktivierung ein Ausgangssignal. Die Einheiten sind genau miteinander verbunden, wobei jede Verbindung ein individuelles Gewicht hat (wiederum durch eine einzige Zahl beschrieben). Jede Einheit sendet ihren Ausgangswert an alle anderen Einheiten, an die sie eine ausgehende Verbindung haben. Durch diese Verbindungen kann der Ausgang einer Einheit die Aktivierungen anderer Einheiten beeinflussen. Die Einheit, die die Verbindungen empfängt, berechnet ihre Aktivierung durch eine gewichtete Summe der Eingangssignale (d. H. Sie multipliziert jedes Eingangssignal mit dem Gewicht, das dieser Verbindung entspricht, und fügt diese Produkte hinzu). Der Ausgang wird durch die Aktivierungsfunktion auf der Grundlage dieser Aktivierung bestimmt (z. B. erzeugt die Einheit Ausgang oder Brände, wenn die Aktivierung über einem Schwellenwert liegt). Netzwerke lernen, indem sie die Gewichte der Verbindungen ändern. Im Allgemeinen besteht ein neuronales Netzwerk aus einer Gruppe oder Gruppen von physikalisch verbundenen oder funktionell assoziierten Neuronen. Ein einzelnes Neuron kann mit vielen anderen Neuronen verbunden werden und die Gesamtzahl der Neuronen und Verbindungen in einem Netzwerk kann extrem groß sein. Verbindungen, die sogenannten Synapsen werden üblicherweise aus Axonen zu Dendriten gebildet, obwohl dentrodentritische Mikroschaltungen und andere Verbindungen möglich sind. Neben der elektrischen Signalisierung gibt es auch andere Formen der Signalisierung, die aus der Neurotransmitterdiffusion entstehen, die einen Einfluss auf die elektrische Signalisierung haben. So sind, wie andere biologische Netzwerke, neuronale Netze extrem komplex. Während eine detaillierte Beschreibung der neuronalen Systeme derzeit unerreichbar ist, werden Fortschritte in Richtung eines besseren Verständnisses der grundlegenden Mechanismen gemacht. Künstliche Intelligenz und kognitive Modellierung versuchen, einige Eigenschaften von neuronalen Netzwerken zu simulieren. Während sie in ihren Techniken ähnlich sind, hat das erstere das Ziel, bestimmte Aufgaben zu lösen, während letztere darauf abzielt, mathematische Modelle biologischer neuronaler Systeme aufzubauen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wurden künstliche neuronale Netze erfolgreich auf Spracherkennung, Bildanalyse und adaptive Steuerung angewendet, um Software-Agenten (in Computer - und Videospielen) oder autonome Roboter zu konstruieren. Die meisten der derzeit eingesetzten künstlichen neuronalen Netze für künstliche Intelligenz basieren auf statistischer Schätzung, Optimierung und Steuerungstheorie. Das kognitive Modellierungsfeld ist die physikalische oder mathematische Modellierung des Verhaltens neuronaler Systeme, die von der individuellen neuronalen Ebene reichen (zB Modellierung der Spike-Response-Kurven von Neuronen zu einem Stimulus), über die neuronale Cluster-Ebene (zB Modellierung der Freisetzung und Wirkung von Dopamin) In den Basalganglien) bis hin zum kompletten Organismus (z. B. Verhaltensmodellierung der Reaktionen des Organismus auf Stimuli). 11.06.2007 Genetische Algorithmen bilden eine Klasse von Such-, Anpassungs - und Optimierungstechniken, die auf den Prinzipien der natürlichen Evolution basieren. Genetische Algorithmen wurden von Holland entwickelt. Andere evolutionäre Algorithmen umfassen Evolutionsstrategien, evolutionäre Programmierung, Klassifizierungssysteme und genetische Programmierung. Ein evolutionärer Algorithmus unterhält eine Population von Lösungskandidaten und bewertet die Qualität jedes Lösungskandidaten gemäß einer problembezogenen Fitnessfunktion, die die Umgebung für die Evolution definiert. Neue Lösungskandidaten werden durch die Auswahl von relativ passenden Mitgliedern der Bevölkerung geschaffen und durch verschiedene Operatoren wieder kombiniert. Spezifische evolutionäre Algorithmen dier in der Darstellung von Lösungen, die Auswahl Mechanismus, und die Details der Rekombinationsoperatoren. In einem genetischen Algorithmus werden Lösungskandidaten als Zeichenfolgen aus einem gegebenen (oft binären) Alphabet dargestellt. In einem besonderen Problem muss eine Abbildung zwischen diesen genetischen Strukturen und dem ursprünglichen Lösungsraum entwickelt werden, und es muss eine Fitnessfunktion definiert werden. Die Fitnessfunktion misst die Qualität der Lösung entsprechend einer genetischen Struktur. Bei einem Optimierungsproblem berechnet die Fitnessfunktion einfach den Wert der Zielfunktion. Bei anderen Problemen konnte die Fitness durch eine coevolutionäre Umgebung bestimmt werden, die aus anderen genetischen Strukturen besteht. Zum Beispiel könnte man die Gleichgewichtseigenschaften von spieltheoretischen Problemen untersuchen, bei denen sich eine Population von Strategien mit der Eignung jeder Strategie, die als durchschnittliche Auszahlung gegenüber den anderen Mitgliedern der Bevölkerung definiert wird, entwickelt. Ein genetischer Algorithmus beginnt mit einer Population von zufällig generierten Lösungskandidaten. Die nächste Generation wird durch die Rekombination vielversprechender Kandidaten geschaffen. Die Rekombination umfasst zwei Eltern, die zufällig aus der Population ausgewählt werden, wobei die Selektionswahrscheinlichkeiten zugunsten der relativ passenden Kandidaten voreingenommen sind. Die Eltern werden durch einen Crossover - Operator rekombiniert, der die beiden genetischen Strukturen an zufällig ausgewählten Orten voneinander trennt und ein Stück von jedem Elternteil zu einem Nachkommen vereint (als Schutz vor dem Verlust der genetischen Vielfalt werden gelegentlich zufällige Mutationen in die Nachwuchs). Der Algorithmus bewertet die Fitness der Nachkommen und ersetzt eines der relativ untauglichen Mitglieder der Bevölkerung. Neue genetische Strukturen werden produziert, bis die Generation abgeschlossen ist. Aufeinanderfolgende Generationen werden in derselben Weise erzeugt, bis ein wohldefiniertes Abbruchkriterium erfüllt ist. Die endgültige Population stellt eine Sammlung von Lösungskandidaten bereit, von denen eine oder mehrere auf das ursprüngliche Problem angewendet werden können. Obwohl evolutionäre Algorithmen nicht garantiert werden, um das globale Optimum zu finden, können sie eine akzeptable Lösung relativ schnell in einem breiten Spektrum von Problemen finden. Evolutionäre Algorithmen wurden auf eine Vielzahl von Problemen in den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik, Kognitionswissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Managementwissenschaften und anderen Bereichen angewendet. Die Zahl der praktischen Anwendungen stieg stetig, vor allem seit den späten 1980er Jahren. Typische Geschäftsanwendungen umfassen Produktionsplanung, Job-Shop-Scheduling und andere schwierige kombinatorische Probleme. Genetische Algorithmen wurden auch auf theoretische Fragen in den Wirtschaftsmärkten, auf die Zeitreihenvorhersage und auf die ökonometrische Schätzung angewendet. String-basierte genetische Algorithmen wurden verwendet, um Markt-Timing-Strategien basierend auf fundamentalen Daten für Aktien-und Anleihemärkten. 23.04.2006 Eine Liste von matrixbasierten Programmiersprachen: Scilab - Scilab ist ein wissenschaftliches Softwarepaket für numerische Berechnungen, das eine leistungsstarke Open-Computing-Umgebung für Ingenieur - und Wissenschaftsanwendungen bietet. Entwickelt seit 1990 von Forschern aus INRIEN und ENPC wird es seit der Gründung im Mai 2003 vom Scilab-Konsortium unterhalten und weiterentwickelt. Das R-Projekt für Statistical Computing - R ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen, Windows und MacOS. Oktave - Oktave ist eine Hochsprache, die hauptsächlich für numerische Berechnungen gedacht ist. Es bietet eine komfortable Kommandozeilen-Schnittstelle für die Lösung linearer und nichtlinearer Probleme numerisch und für die Durchführung anderer numerischer Experimente mit einer Sprache, die meist kompatibel mit Matlab ist. Es kann auch als batch-orientierte Sprache verwendet werden. Python - Python ist eine dynamische objektorientierte Programmiersprache, die für viele Arten von Software-Entwicklung verwendet werden kann. Es bietet eine starke Unterstützung für die Integration in andere Sprachen und Werkzeuge, verfügt über umfangreiche Standardbibliotheken und kann in wenigen Tagen erlernt werden. Viele Python-Programmierer berichten über erhebliche Produktivitätszuwächse und fühlen die Sprache fördert die Entwicklung von höherer Qualität, mehr pflegbaren Code. Berechnung der Energie-und Energieinhalt eines Signals in MATLAB Leistung und Energieinhalt eines Signals wird oft in der Signalverarbeitung für Kommunikationsanwendungen berechnet. Für jedes Signal in diskreter Form können Leistung und Energie unter Verwendung der folgenden Gleichungen berechnet werden: Hier Tduration des Signals. Und xn bezeichnet diskrete Abtastwerte des Signals in regelmäßigen Intervallen (das abgetastete Signal enthält N Punkte, die von 0 bis N-1 reichen). Die Funktion 8220NORM8221 in Matlab kann verwendet werden, um den Energie - oder Energieinhalt eines Signals zu berechnen. Syntax: (Aus Matlab-Hilfe extrahiert) Matlab-Code: (Requirement: Grundlegende Matlab-Funktionen) Hallo Shashank, Die Ausdrücke 8220power efficiency8221 und 8220energy efficiency8221 sind relative Begriffe, wenn Sie über verschiedene Modulationstechniken. Energieeffizienz definiert als die EbN0 erforderlich, um bestimmte BER zu erreichen. Es ist möglich, sie in Matlab mithilfe der folgenden Technik zu messen. Nehmen Sie eine Modulationstechnik (z. B. BPSK). Definieren Sie eine Leistungsgrenze von BER. Sagen Sie, dass Sie 10-5 BER (d. H. 1 Fehler in 100.000 übertragenen Bit) erreichen wollen. Führen Sie Simulationen der gewählten Modulationstechnik über einen Bereich von EbN0 durch. Plot EbN0s auf der x-Achse und BERs auf der y-Achse für die Modulationstechniken. Schneiden Sie die beiden Kurven an der gewählten Leistungsgrenze (10-5 BER). Lesen Sie die EbN0-Nummer am entsprechenden Grenzwert. Es zeigt Energieeffizienz an. Tatsächlich ist die Energieeffizienzzahl einer einzelnen Modulationstechnik sinnvoll, wenn sie nicht mit einer anderen Modulationstechnik verglichen wird. WIR BRAUCHEN EIN PROGRAMM, um HYSTERISIS LOOP der FERROMAGNET Primary Sidebar zu zeichnen
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