活动介绍

# 评估分类器 confMat = np.zeros((len(np.unique(testLabels)), len(np.unique(testLabels))), dtype=np.int32) for i in range(len(testLabels)): confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 accuracy = np.trace(confMat) / np.sum(confMat)这段代码会出现：Traceback (most recent call last): File "D:\Crack_test\classifierOfSVM.py", line 94, in <module> confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1错误，请改正

时间: 2024-01-30 17:01:55 AIGC 浏览: 116
这个错误的原因是 `confMat` 的第一维大小只有 1，而你的索引超出了范围。你需要检查一下 `confMat` 的大小是否正确。 如果你使用的是多分类问题，那么你需要将 `confMat` 的大小设置为类别数目的平方。例如，如果有 4 个类别，那么你可以这样初始化 `confMat`： ``` confMat = np.zeros((4, 4), dtype=np.int32) ``` 如果你使用的是二分类问题，那么 `confMat` 的大小应该是 2x2： ``` confMat = np.zeros((2, 2), dtype=np.int32) ``` 确保你的 `confMat` 大小正确后，你需要检查一下 `testLabels` 和 `predictedLabels` 数组的大小是否与 `confMat` 大小相同。如果它们的大小不同，你需要检查一下代码中的 bug。
相关问题

confMat=confusionmat(speciesNum,newids)

### 回答1： 这段代码是用来计算混淆矩阵的，其中`speciesNum`表示真实的分类标签，`newids`表示模型预测的分类标签。混淆矩阵是一种可视化工具，用于展示分类模型在不同类别上的表现情况，可以帮助我们分析分类模型的性能表现。具体来说，混淆矩阵是一个 $n \times n$ 的矩阵，其中 $n$ 表示分类的类别数目，矩阵中的每个元素 $C_{i,j}$ 表示真实标签为第 $i$ 类，而模型预测为第 $j$ 类的样本数。因此，混淆矩阵是一种非常重要的性能评估指标，可以帮助我们了解分类模型在不同类别上的表现情况。 ### 回答2： confMat是一个混淆矩阵，可用于评估分类算法的性能。confusionmat函数接受两个参数：speciesNum和newids。 speciesNum是真实的类别标签，是一个包含多个样本的向量。newids是分类算法预测的类别标签，与speciesNum具有相同的长度。 混淆矩阵是一个NxN的矩阵，其中N是类别的数量。在这个矩阵中，行表示真实类别，列表示预测类别。矩阵的第i行第j列表示真实类别为i的样本被预测为类别j的数量。 通过计算混淆矩阵，我们可以获得分类算法在每个类别上的表现。我们可以根据矩阵的对角线元素来计算准确率，对角线上的元素表示被正确分类的样本数量。通过求和矩阵的所有元素，我们可以得到总样本的数量。 通过混淆矩阵，我们还可以计算其他性能指标，如灵敏度和特异度。灵敏度是表示分类器在某个类别上的查全率，即被正确分类的正样本占所有正样本的比例。特异度是表示分类器在某个类别上的查准率，即被正确分类的负样本占所有负样本的比例。 总之，confMat=confusionmat(speciesNum,newids)是用于计算分类算法性能的混淆矩阵函数。 ### 回答3： confMat=confusionmat(speciesNum,newids)是一个混淆矩阵的计算函数，用于评估分类算法的准确性。 在该函数中，speciesNum表示真实的物种类别，newids表示分类算法预测的物种类别。confMat是一个二维矩阵，其中每行代表真实的物种类别，每列代表预测的物种类别。 混淆矩阵中的每一个元素表示预测物种类别与真实物种类别之间的数量关系。具体来说，混淆矩阵的第i行第j列的元素表示真实为第i类，但被预测为第j类的样本数量。 混淆矩阵可以帮助我们分析分类算法的预测效果。从混淆矩阵中可以计算出各种评估指标，例如准确率、召回率和F1-score等。这些指标可以帮助我们分析分类算法的性能，并对算法进行优化和比较。 在实际应用中，我们可以使用混淆矩阵来评估分类算法在不同物种类别上的表现，进而选择合适的参数或者调整算法的模型。通过对混淆矩阵的分析，我们可以得到分类算法在每个类别上的表现情况，从而更好地理解分类器的优点和缺点。

confMat=confusionmat(speciesNum,newids)的错误

根据您提供的信息，我无法确定出现错误的原因。但是，我可以提供一些可能的解决方案： 1. 确保变量 speciesNum 和 newids 都是有效的向量。 2. 确保 speciesNum 和 newids 的长度相同。 3. 确保 speciesNum 和 newids 的值都是整数。 4. 确保您已经正确地导入了 confusionmat 函数，或者已经将其正确地添加到 MATLAB 的路径中。 5. 如果仍然出现错误，请检查您的代码是否存在其他语法错误或逻辑错误。 如果您需要更具体的帮助，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。
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# 评估分类器 confMat = confusion_matrix(testLabels, predictedLabels) accuracy = (confMat[0, 0] / np.sum(confMat[0, :]) + confMat[1, 1] / np.sum(confMat[1, :]) + confMat[2, 2] / np.sum(confMat[2, :])) ...

%% 分类器的构建 labels = cell2mat(values(labelMap)); % 获取对应标签 features = H'; % 使用系数矩阵作为特征 % 数据集划分（7:3比例） cv = cvpartition(labels,'HoldOut',0.3); trainData = features(cv.training,:); testData = features(cv.test,:); % 多分类SVM训练 model = fitcecoc(trainData, labels(cv.training), ... 'Learners', templateSVM('KernelFunction','rbf')); % 预测与评估 pred = predict(model, testData); acc = sum(pred == labels(cv.test))/numel(pred); disp(['准确率: ',num2str(acc*100),'%']); %% 混淆矩阵可视化 confMat = confusionmat(labels(cv.test), pred); heatmap(confMat, 'XLabel','预测类别','YLabel','真实类别');混淆矩阵只有一列有数

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嗯，用户现在的问题是，使用MATLAB的fitcecoc函数训练分类器后，生成的混淆矩阵只有一列有数值，这说明所有预测结果都集中在某一个类别上。用户提到可能的原因包括数据分布或预测结果的问题。我需要根据之前的回答和...

%% SVM语音识别系统主文件 function svm_speech_recognition_system() % 检查模型是否存在，不存在则训练 if ~exist('svm_model.mat', 'file') trainSvmModel(); else load('svm_model.mat', 'model'); end % 启动GUI识别系统 app = SVMSpeechRecognitionGUI(model); end %% SVM模型训练函数 function trainSvmModel() % 检查数据集是否存在 if ~exist('svm_dataset.mat', 'file') if ~exist('speech_dataset', 'dir') generateSpeechDataset(); % 生成原始音频数据集 end generateSvmDataset(); % 生成SVM特征数据集 end % 加载数据集 load('svm_dataset.mat', 'allFeatures', 'labels'); % 数据标准化 allFeatures = zscore(allFeatures); % 划分训练集和测试集 rng(42); % 设置随机种子 cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.2); trainFeatures = allFeatures(cv.training, :); trainLabels = labels(cv.training); testFeatures = allFeatures(cv.test, :); testLabels = labels(cv.test); % SVM模型训练 t = templateSVM('KernelFunction', 'rbf', ... 'BoxConstraint', 1, ... 'KernelScale', 'auto'); model = fitcecoc(trainFeatures, trainLabels, ... 'Learners', t, ... 'Coding', 'onevsone', ... 'Verbose', 2); % 模型评估 predicted = predict(model, testFeatures); accuracy = sum(predicted == testLabels) / numel(testLabels); fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', accuracy*100); % 混淆矩阵 confMat = confusionmat(testLabels, predicted); figure; confusionchart(confMat, {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','+','-','×','÷','='}); title('SVM分类混淆矩阵'); % 保存模型 save('svm_model.mat', 'model'); end %% GUI类定义 classdef SVMSpeechRecognitionGUI < matlab.apps.AppBase % Properties properties (Access = public) UIFigure matlab.ui.Figure RecordButton matlab.ui.control.Button PlayButton matlab.ui.control.Button RecognizeButton matlab.ui.control.Button ResultLabel matlab.ui.control.Label AudioAxes matlab.ui.control.UIAxes Model % SVM模型 AudioData % 录制的音频数据 SampleRate = 16000; % 采样率 IsRecording = false; % 录音状态 Recorder % 录音对象 end methods (Access = private) % 构造函数 function app = SVMSpeechRecognitionGUI(model) % 保存模型 app.Model = model; % 创建UI createComponents(app); % 注册关闭事件 app.UIFigure.CloseRequestFcn = @(~,~)delete(app); % 显示UI app.UIFigure.Visible = 'on'; end % 创建UI组件 function createComponents(app) % 创建主窗口 app.UIFigure = uifigure('Name', 'SVM语音识别系统', ... 'Position', [100 100 600 400]); % 创建录音按钮 app.RecordButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '开始录音', ... 'Position', [50 330 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)recordButtonPushed(app)); % 创建播放按钮 app.PlayButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '播放录音', ... 'Position', [170 330 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)playButtonPushed(app)); % 创建识别按钮 app.RecognizeButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '识别语音', ... 'Position', [290 330 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)recognizeButtonPushed(app)); % 创建结果显示标签 app.ResultLabel = uilabel(app.UIFigure, ... 'Position', [410 330 150 30], ... 'Text', '结果: ', ... 'FontSize', 16, ... 'FontWeight', 'bold'); % 创建音频波形图 app.AudioAxes = uiaxes(app.UIFigure, ... 'Position', [50 50 500 250], ... 'Title', '音频波形'); xlabel(app.AudioAxes, '时间(s)'); ylabel(app.AudioAxes, '幅度'); grid(app.AudioAxes, 'on'); end % 录音按钮回调 function recordButtonPushed(app) if ~app.IsRecording % 开始录音 app.RecordButton.Text = '停止录音'; app.IsRecording = true; % 创建录音对象 app.Recorder = audiorecorder(app.SampleRate, 16, 1); record(app.Recorder); % 更新状态 app.ResultLabel.Text = '录音中...'; else % 停止录音 app.RecordButton.Text = '开始录音'; app.IsRecording = false; stop(app.Recorder); % 获取音频数据 app.AudioData = getaudiodata(app.Recorder); % 端点检测 app.AudioData = removeSilence(app.AudioData, app.SampleRate); % 显示波形 t = (0:length(app.AudioData)-1)/app.SampleRate; plot(app.AudioAxes, t, app.AudioData); title(app.AudioAxes, sprintf('录音波形 (时长: %.2fs)', length(app.AudioData)/app.SampleRate)); % 更新状态 app.ResultLabel.Text = '录音完成!'; end end % 播放按钮回调 function playButtonPushed(app) if ~isempty(app.AudioData) sound(app.AudioData, app.SampleRate); app.ResultLabel.Text = '播放中...'; pause(length(app.AudioData)/app.SampleRate + 0.5); app.ResultLabel.Text = '播放完成!'; else app.ResultLabel.Text = '无录音数据!'; end end % 识别按钮回调 function recognizeButtonPushed(app) if isempty(app.AudioData) app.ResultLabel.Text = '请先录音!'; return; end % 特征提取 features = extractDWTFeatures(app, app.AudioData); % 标准化 load('svm_dataset.mat', 'allFeatures'); features = (features - mean(allFeatures)) ./ std(allFeatures); % 预测 predicted = predict(app.Model, features); % 显示结果 categories = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','+','-','×','÷','='}; app.ResultLabel.Text = ['识别结果: ', categories{predicted}]; end % DWT特征提取 function features = extractDWTFeatures(app, audio) % 预处理 audio = filter([1 -0.97], 1, double(audio)); % DWT分解 wavelet = 'db4'; level = 5; [C, L] = wavedec(audio, level, wavelet); % 提取特征 features = []; for k = 1:level approx = appcoef(C, L, wavelet, k); detail = detcoef(C, L, k); features = [features, ... mean(approx.^2), std(approx), ... mean(detail.^2), std(detail), ... entropy(detail), ... median(detail), iqr(detail)]; end % 添加MFCC特征 mfccs = mfcc(audio, app.SampleRate, 'NumCoeffs', 12); features = [features, mean(mfccs), std(mfccs)]; end end end %% 端点检测函数 function audio = removeSilence(audio, fs) frameLen = round(0.03 * fs); % 30ms帧 frames = buffer(audio, frameLen, frameLen/2, 'nodelay'); % 计算能量 energy = sum(frames.^2, 1); energyThresh = 0.1 * max(energy); % 计算过零率 zcr = sum(abs(diff(frames > 0)), 1) / frameLen; zcrThresh = 0.1 * max(zcr); % 语音活动检测 voiceFrames = (energy > energyThresh) & (zcr > zcrThresh); % 找到语音段 startIdx = find(voiceFrames, 1, 'first'); endIdx = find(voiceFrames, 1, 'last'); if isempty(startIdx) || isempty(endIdx) audio = []; else % 提取语音段 startSample = max(1, (startIdx-1)*(frameLen/2)); endSample = min(length(audio), endIdx*(frameLen/2)); audio = audio(startSample:endSample); end end %% MFCC函数 function mfccs = mfcc(signal, fs, varargin) % 解析参数 p = inputParser; addParameter(p, 'NumCoeffs', 13, @isnumeric); parse(p, varargin{:}); numCoeffs = p.Results.NumCoeffs; % 预加重 signal = filter([1 -0.97], 1, signal); % 分帧 frameSize = round(0.025 * fs); % 25ms frameOverlap = round(0.01 * fs); % 10ms frames = buffer(signal, frameSize, frameOverlap, 'nodelay'); % 加汉明窗 hammingWin = hamming(frameSize); frames = frames .* hammingWin; % FFT NFFT = 2^nextpow2(frameSize); magFrames = abs(fft(frames, NFFT)); % Mel滤波器组 numFilters = 26; melFreqs = 2595 * log10(1 + (0:fs/2)/(700)); melPoints = linspace(0, max(melFreqs), numFilters+2); hzPoints = 700 * (10.^(melPoints/2595) - 1); binPoints = floor((NFFT+1)*hzPoints/fs); filterBank = zeros(numFilters, NFFT/2+1); for m = 2:numFilters+1 for k = binPoints(m-1):binPoints(m) filterBank(m-1,k) = (k - binPoints(m-1))/(binPoints(m)-binPoints(m-1)); end for k = binPoints(m):binPoints(m+1) filterBank(m-1,k) = (binPoints(m+1) - k)/(binPoints(m+1)-binPoints(m)); end end % 应用Mel滤波器 melEnergy = filterBank * magFrames(1:NFFT/2+1, :).^2; logMelEnergy = log(max(melEnergy, eps)); % DCT变换得到MFCC mfccs = dct(logMelEnergy); mfccs = mfccs(1:numCoeffs, :); end 你这里GUI类定义中并未使用Model的形参呀

我们注意到在GUI的构造函数中，确实接收了model参数，但在创建UI时没有使用它。实际上，在GUI类中，我们将model保存为app的一个属性，然后在识别按钮回调函数中使用它进行预测。因此，这里并不是未使用，而是通过...

“错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsMiniBatch (第 114 行) 'ValidationData' 的值无效。用于 'ValidationData' 的数据存储必须返回包含至少 2 列的表或元胞数组。 出错 nnet.cnn.TrainingOptionsADAM (第 143 行) this = [email protected](args.Definition,varargin{:}); 出错 trainingOptions (第 459 行) opts = nnet.cnn.TrainingOptionsADAM(varargin{:}); 出错 (第 212 行)”请修正后发送完整全流程代码

同时，在训练网络时，trainNetwork函数会从训练数据存储中读取到两个部分：输入（是一个1×2的元胞数组）和标签（一个分类变量）。 我们还需要修改网络结构，确保两个输入层分别对应时序数据和时频图数据。 ...

%% 风电机组轴承故障诊断 - SVM分类示例 clear; clc; %% 1. 加载数据 data = readtable('bearing_fault_dataset.csv'); % 替换为你的CSV文件路径 features = data{:, 1:end-1}; % 提取特征（前8列） labels = data.Fault_Type; % 提取标签（最后一列） % 显示数据前5行 disp('数据预览:'); disp(head(data, 5)); %% 2. 数据预处理 % 标准化特征（Z-score标准化） [features_scaled, mu, sigma] = zscore(features); trainRatio = 0.7; % 训练集比例 testRatio = 1 - trainRatio; % 划分训练集和测试集 rng(42); % 固定随机种子确保可重复性 cv = cvpartition(size(features,1), 'HoldOut', testRatio); XTrain = features_scaled(cv.training,:); yTrain = labels(cv.training,:); XTest = features_scaled(cv.test,:); yTest = labels(cv.test,:); %% 3. 训练多类SVM模型（使用一对一策略） % 设置SVM参数 template = templateSVM(... 'KernelFunction', 'rbf', ... % 高斯核 'BoxConstraint', 1, ... % 正则化参数C 'KernelScale', 'auto'); % 自动选择gamma model = fitcecoc(... XTrain, yTrain, ... 'Learners', template, ... 'Coding', 'onevsone', ... % 一对一多类分类 'ClassNames', unique(yTrain)); %% 4. 模型评估 % 预测测试集 yPre

可能需要使用fitcecoc函数，它通常用于多类分类，结合SVM作为基分类器。 关于模型评估方法，用户可能需要准确率、混淆矩阵、ROC曲线等指标。引用1和5提到了SVM在分类中的应用，可能需要参考这些部分。特征提取部分...

% 文件名和工作表设置 filename = '附件2.xlsx'; sheet = 1; % 读取波数点（C1:EBR1） waveNumberData = readmatrix(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'C1:EBR1'); waveNumber = waveNumberData(:); % 转换为列向量 % 读取光谱数据 C2:EBR674 spectralData = readmatrix(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'C2:EBR674'); % 读取产地标签 B2:B674 labelsCell = readcell(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'B2:B674'); % === 关键修复：统一数据类型 === % 将混合类型元胞数组转换为字符串数组 labelsStr = string(labelsCell); % 自动转换数值为字符串[^2] % 转换为分类变量 labels = categorical(labelsStr); % 定义未知产地标识符 unknownLabel = 'Unknown'; % 筛选已知和未知产地的索引 knownIdx = labels ~= unknownLabel; unknownIdx = labels == unknownLabel; % 提取用于训练的数据 knownSpectralData = spectralData(knownIdx, :); knownLabels = labels(knownIdx); % 提取需要预测的数据 unknownSpectralData = spectralData(unknownIdx, :); % 数据预处理 % 标准化光谱数据 knownSpectralData = zscore(knownSpectralData); unknownSpectralData = zscore(unknownSpectralData); % 特征选择 % 使用主成分分析（PCA）降维 [coeff, score, ~, ~, explained] = pca(knownSpectralData); % 保留10个主成分 numComponents = 10; knownSpectralDataPCA = score(:, 1:numComponents); % 对未知数据应用相同的PCA变换 unknownSpectralDataPCA = (unknownSpectralData - repmat(mean(knownSpectralData), size(unknownSpectralData, 1), 1)) * coeff(:, 1:numComponents); % 使用交叉验证评估模型性能 cv = cvpartition(knownLabels, 'KFold', 5); % 5折交叉验证 template = templateSVM('KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 'auto'); classifier = fitcecoc(knownSpectralDataPCA, knownLabels, 'Learners', template, 'Prior', 'uniform', 'OptimizeHyperparameters', 'auto', 'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus')); % 交叉验证 cvModel = crossval(classifier, 'CVPartition', cv); % 计算交叉验证的精确度、召回率和F1分数 cvLabels = cvModel.KfoldPredictions; cvLabels = cvLabels(:); trueLabels = knownLabels(cv.testIdx); confMat = confusionmat(trueLabels, cvLabels); accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:)); precision = sum(diag(confMat) ./ sum(confMat, 2)) / size(confMat, 1); recall = sum(diag(confMat) ./ sum(confMat, 1)) / size(confMat, 1); f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall); % 显示性能指标 fprintf('精确度（Accuracy）: %.4f\n', accuracy); fprintf('精确率（Precision）: %.4f\n', precision); fprintf('召回率（Recall）: %.4f\n', recall); fprintf('F1分数: %.4f\n', f1); % 使用SVM训练分类器（多类支持向量机） classifier = fitcecoc(knownSpectralDataPCA, knownLabels, ... 'Learners', templateSVM('KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 'auto'), ... 'Prior', 'uniform', 'OptimizeHyperparameters', 'auto', ... 'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus')); % 对未知样本进行预测 predictedLabels = predict(classifier, unknownSpectralDataPCA); % 将预测结果写回原表格中的对应位置 labels(unknownIdx) = predictedLabels; % 创建结果表格 resultTable = table(labels, 'VariableNames', {'产地标签'}); % 确保输出目录存在 outputDir = fileparts('spectraldatapredicted.xlsx'); if ~isfolder(outputDir) && ~isempty(outputDir) mkdir(outputDir); end % 检查文件是否被占用 if isfile('spectraldatapredicted.xlsx') try % 尝试删除现有文件 delete('spectraldatapredicted.xlsx'); catch error('文件被占用，请关闭Excel后再运行'); end end % 修复1：显式指定工作表名称 % 修复2：使用'UseExcel'参数兼容不同系统 writetable(resultTable, 'spectraldatapredicted.xlsx', ... 'Sheet', '预测结果', ... 'WriteVariableNames', true, ... 'UseExcel', false); % 绕过Excel COM接口[^2] % 备份保存为CSV格式（可选） writetable(resultTable, 'spectraldatapredicted.csv'); 根据以上代码的相关功能，编写符合以下要求的完整的MATLAB代码： 将文件名为“附件3“的EXCEL表格中的sheet1和sheet2中的数据按照编号相同进行整合处理，并将得到的结果按照以上的代码的处理方式进行处理

步骤3：模型训练与预测-使用已知产地的样本训练一个多类SVM分类器（fitcecoc）。-对未知产地的样本进行预测。步骤4：将预测结果写回原数据，并保存到新的Excel文件。注意：由于之前代码中使用了交叉验证和超参数优化...

>> cnn_speech_recognition_system 错误使用 uiaxes (第 45 行) 设置类 'UIAxes' 的属性 'Title' 时出错: 值必须为 'matlab.graphics.primitive.Text'。 出错 CNNSpeechRecognitionGUI/createComponents (第 90 行) app.AudioAxes = uiaxes(app.UIFigure, ... 出错 CNNSpeechRecognitionGUI (第 26 行) createComponents(app); 出错 cnn_speech_recognition_system (第 11 行) app = CNNSpeechRecognitionGUI(net); 这是报错，下面给出GUI代码，请只修改GUI代码解决报错， %% 修正后的GUI类定义 classdef CNNSpeechRecognitionGUI < matlab.apps.AppBase % Properties properties (Access = public) UIFigure matlab.ui.Figure RecordButton matlab.ui.control.Button PlayButton matlab.ui.control.Button RecognizeButton matlab.ui.control.Button ResultLabel matlab.ui.control.Label AudioAxes matlab.ui.control.UIAxes DwtAxes matlab.ui.control.UIAxes Net % CNN模型 AudioData % 录制的音频数据 SampleRate = 16000; % 采样率 IsRecording = false; % 录音状态 Recorder % 录音对象 end % 公共构造函数 methods (Access = public) function app = CNNSpeechRecognitionGUI(net) % 保存模型 app.Net = net; % 创建UI createComponents(app); % 注册关闭事件 app.UIFigure.CloseRequestFcn = @(~,~)delete(app); % 显示UI app.UIFigure.Visible = 'on'; % 初始化图形 initializePlots(app); end end % 私有方法 methods (Access = private) % 初始化图形 function initializePlots(app) % 初始化音频波形图 plot(app.AudioAxes, [0], [0]); title(app.AudioAxes, '等待录音...'); xlabel(app.AudioAxes, '时间(s)'); ylabel(app.AudioAxes, '幅度'); grid(app.AudioAxes, 'on'); % 初始化DWT系数图 imagesc(app.DwtAxes, zeros(4, 16000)); colorbar(app.DwtAxes); title(app.DwtAxes, 'DWT系数'); xlabel(app.DwtAxes, '样本点'); ylabel(app.DwtAxes, '分解层'); end % 创建UI组件 function createComponents(app) % 创建主窗口 app.UIFigure = uifigure('Name', 'CNN语音识别系统', ... 'Position', [100 100 800 500]); % 创建录音按钮 app.RecordButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '开始录音', ... 'Position', [50 430 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)recordButtonPushed(app)); % 创建播放按钮 app.PlayButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '播放录音', ... 'Position', [170 430 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)playButtonPushed(app)); % 创建识别按钮 app.RecognizeButton = uibutton(app.UIFigure, 'push', ... 'Text', '识别语音', ... 'Position', [290 430 100 30], ... 'ButtonPushedFcn', @(src,event)recognizeButtonPushed(app)); % 创建结果显示标签 app.ResultLabel = uilabel(app.UIFigure, ... 'Position', [410 430 300 30], ... 'Text', '结果: ', ... 'FontSize', 16, ... 'FontWeight', 'bold'); % 创建音频波形图 app.AudioAxes = uiaxes(app.UIFigure, ... 'Position', [50 230 700 180], ... 'Title', '音频波形'); xlabel(app.AudioAxes, '时间(s)'); ylabel(app.AudioAxes, '幅度'); grid(app.AudioAxes, 'on'); % 创建DWT系数图 app.DwtAxes = uiaxes(app.UIFigure, ... 'Position', [50 30 700 180], ... 'Title', 'DWT系数'); xlabel(app.DwtAxes, '样本点'); ylabel(app.DwtAxes, '分解层'); grid(app.DwtAxes, 'on'); end % 录音按钮回调 function recordButtonPushed(app) if ~app.IsRecording % 开始录音 app.RecordButton.Text = '停止录音'; app.IsRecording = true; % 创建录音对象 app.Recorder = audiorecorder(app.SampleRate, 16, 1); record(app.Recorder); % 更新状态 app.ResultLabel.Text = '录音中...'; % 实时更新波形 while app.IsRecording && isvalid(app.Recorder) && isrecording(app.Recorder) pause(0.1); % 更新间隔 audioData = getaudiodata(app.Recorder); if ~isempty(audioData) t = (0:length(audioData)-1)/app.SampleRate; plot(app.AudioAxes, t, audioData); title(app.AudioAxes, sprintf('录音中 (时长: %.2fs)', t(end))); drawnow; end end else % 停止录音 app.RecordButton.Text = '开始录音'; app.IsRecording = false; stop(app.Recorder); % 获取音频数据 app.AudioData = getaudiodata(app.Recorder); % 端点检测 app.AudioData = removeSilence(app.AudioData, app.SampleRate); % 显示波形 if ~isempty(app.AudioData) t = (0:length(app.AudioData)-1)/app.SampleRate; plot(app.AudioAxes, t, app.AudioData); title(app.AudioAxes, sprintf('录音波形 (时长: %.2fs)', t(end))); % 更新状态 app.ResultLabel.Text = '录音完成!'; else app.ResultLabel.Text = '录音失败!'; end end end % 播放按钮回调 function playButtonPushed(app) if ~isempty(app.AudioData) sound(app.AudioData, app.SampleRate); app.ResultLabel.Text = '播放中...'; % 计算播放时间 duration = length(app.AudioData)/app.SampleRate; startTime = tic; while toc(startTime) < duration % 实时更新进度 elapsed = toc(startTime); progress = min(elapsed/duration, 1); % 更新波形显示 idx = round(progress * length(app.AudioData)); plot(app.AudioAxes, (0:length(app.AudioData)-1)/app.SampleRate, app.AudioData); hold(app.AudioAxes, 'on'); plot(app.AudioAxes, [elapsed, elapsed], ylim(app.AudioAxes), 'r-'); hold(app.AudioAxes, 'off'); title(app.AudioAxes, sprintf('播放中 (进度: %.1f%%)', progress*100)); drawnow; end app.ResultLabel.Text = '播放完成!'; plot(app.AudioAxes, (0:length(app.AudioData)-1)/app.SampleRate, app.AudioData); title(app.AudioAxes, sprintf('录音波形 (时长: %.2fs)', duration)); else app.ResultLabel.Text = '无录音数据!'; end end % 识别按钮回调 function recognizeButtonPushed(app) if isempty(app.AudioData) app.ResultLabel.Text = '请先录音!'; return; end try % 预处理 inputData = preprocessAudio(app, app.AudioData); % 显示DWT系数 dwtData = squeeze(inputData); imagesc(app.DwtAxes, dwtData); colorbar(app.DwtAxes); title(app.DwtAxes, 'DWT系数图'); xlabel(app.DwtAxes, '样本点'); ylabel(app.DwtAxes, '分解层'); % 预测 predicted = classify(app.Net, inputData); % 显示结果 categories = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','+','-','×','÷','='}; app.ResultLabel.Text = ['识别结果: ', char(predicted)]; catch ME app.ResultLabel.Text = '识别失败!'; uialert(app.UIFigure, sprintf('错误: %s', ME.message), '识别错误'); end end % 音频预处理 function inputData = preprocessAudio(app, audio) targetLength = 16000; % 1秒@16kHz % 确保音频长度合适 if length(audio) > targetLength audio = audio(1:targetLength); elseif length(audio) < targetLength audio = [audio; zeros(targetLength-length(audio), 1)]; end % DWT预处理 wavelet = 'db4'; level = 4; [C, L] = wavedec(audio, level, wavelet); % 重构系数 dwtFeat = zeros(level, targetLength); for k = 1:level d = detcoef(C, L, k); if length(d) > targetLength d = d(1:targetLength); else d = [d; zeros(targetLength-length(d), 1)]; end dwtFeat(k, :) = d; end % 归一化 minVal = min(dwtFeat(:)); maxVal = max(dwtFeat(:)); if maxVal > minVal dwtFeat = (dwtFeat - minVal) / (maxVal - minVal); else dwtFeat = zeros(size(dwtFeat)); % 避免除以零 end % 转换为网络输入格式 (1×1×C×H×W) inputData = reshape(dwtFeat, [1, 1, size(dwtFeat,1), size(dwtFeat,2)]); end end end 下面是主函数以及生成数据模型的代码，可以参考，请勿修改 %% CNN语音识别系统主文件 function cnn_speech_recognition_system() % 检查模型是否存在，不存在则训练 if ~exist('dwt_cnn_net.mat', 'file') trainCnnModel(); else load('dwt_cnn_net.mat', 'net'); end % 启动GUI识别系统 app = CNNSpeechRecognitionGUI(net); end %% CNN模型训练函数 function trainCnnModel() % 检查数据集是否存在 if ~exist('cnn_dataset.mat', 'file') if ~exist('speech_dataset', 'dir') generateSpeechDataset(); % 生成原始音频数据集 end generateCnnDataset(); % 生成CNN输入数据集 end % 加载数据集 load('cnn_dataset.mat', 'dwtFeatures', 'labels'); % 数据预处理 data = dwtFeatures; labels = categorical(labels); % 划分数据集 rng(42); [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(data,4), 0.7, 0.15, 0.15); trainData = data(:,:,:,trainInd); trainLabels = labels(trainInd); valData = data(:,:,:,valInd); valLabels = labels(valInd); testData = data(:,:,:,testInd); testLabels = labels(testInd); % 创建数据存储 trainDs = arrayDatastore(trainData, 'IterationDimension', 4); trainLabelDs = arrayDatastore(trainLabels); trainDs = combine(trainDs, trainLabelDs); valDs = arrayDatastore(valData, 'IterationDimension', 4); valLabelDs = arrayDatastore(valLabels); valDs = combine(valDs, valLabelDs); % 定义CNN架构 layers = [ imageInputLayer([size(data,1) size(data,2) 1], 'Name', 'input') convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1') batchNormalizationLayer('Name', 'bn1') reluLayer('Name', 'relu1') maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool1') convolution2dLayer([1 3], 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2') batchNormalizationLayer('Name', 'bn2') reluLayer('Name', 'relu2') maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool2') convolution2dLayer([1 3], 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3') batchNormalizationLayer('Name', 'bn3') reluLayer('Name', 'relu3') globalAveragePooling2dLayer('Name', 'gap') fullyConnectedLayer(128, 'Name', 'fc1') reluLayer('Name', 'relu4') dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout') fullyConnectedLayer(15, 'Name', 'fc2') % 15个类别 softmaxLayer('Name', 'softmax') classificationLayer('Name', 'output') ]; lgraph = layerGraph(layers); analyzeNetwork(lgraph); % 训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 30, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'ValidationData', valDs, ... 'ValidationFrequency', 30, ... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.5, ... 'LearnRateDropPeriod', 10, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress', ... 'ExecutionEnvironment', 'auto'); % 训练网络 net = trainNetwork(trainDs, layers, options); % 测试集评估 testPred = classify(net, testData); testAccuracy = sum(testPred == testLabels) / numel(testLabels); fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy*100); % 混淆矩阵 confMat = confusionmat(testLabels, testPred); figure; confusionchart(confMat, {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','+','-','×','÷','='}); title('CNN分类混淆矩阵'); % 保存模型 save('dwt_cnn_net.mat', 'net'); end

imagesc(app.DwtAxes, zeros(4, 16000)); colorbar(app.DwtAxes); title(app.DwtAxes, 'DWT系数'); % 使用title函数 end 此修改完全遵循MATLAB App Designer的设计规范，能彻底解决标题设置错误问题，同时...

%% 主程序修改部分（接原数据预处理部分） %% 开始优化XGBoost参数 agent = 20; % 种群数量 iteration = 20; % 最大迭代次数 lb = [1, 0.01, 0.1]; % 参数下限 [max_depth, eta, subsample] ub = [10, 0.3, 1]; % 参数上限 dim = 3; % 优化参数个数 fobj = @Optimization_Xgboost; % 目标函数 % 使用PLO进行参数优化 [Best_score, Best_pos, Convergence_curve] = PLO(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj, train_data, train_label); %% 设置最优参数 params.max_depth = round(Best_pos(1)); % max_depth需要整数 params.eta = Best_pos(2); params.subsample = Best_pos(3); params.objective = 'multi:softmax'; % 多分类目标 params.num_class = 4; % 类别数量 num_iters = 100; % 迭代次数 %% 训练最终模型 model1 = xgboost_train(input_train', output_train, params, num_iters); %% 预测及评估 best_pre = xgboost_test(input_test', model1, 4); rightratio = sum((best_pre == output_test)) / length(output_test); %% 可视化结果 confMat = confusionmat(output_test,best_pre); figure; zjyanseplotConfMat(confMat.'); title(['PLO-XGBoost准确率：',num2str(rightratio*100),'%']); %% 优化目标函数 function obj = Optimization_Xgboost(para,train_data,train_label) % 参数解析 max_depth = round(para(1)); % 整数处理 eta = para(2); subsample = para(3); % 设置XGBoost参数 params.max_depth = max_depth; params.eta = eta; params.subsample = subsample; params.objective = 'multi:softmax'; params.num_class = 4; % 交叉验证设置 k = 5; % 5折交叉验证 cv_acc = zeros(k,1); indices = crossvalind('Kfold', train_label, k); for i = 1:k % 数据划分 test_idx = (indices == i); train_idx = ~test_idx; % 训练子模型 sub_model = xgboost_train(train_data(train_idx,:)', train_label(train_idx), params, 50); % 验证预测 pred = xgboost_test(train_data(test_idx,:)', sub_model, 4); % 计算准确率 cv_acc(i) = sum(pred == train_label(test_idx)) / length(pred); end % 目标函数值为1-平均准确率 obj = 1 - mean(cv_acc); end %% PLO算法需要做的调整 function [Bestscore,Best_pos,Convergence_curve]=PLO(N,MaxFEs,lb,ub,dim,fobj,train_data,train_label) % ...（原有PLO算法实现不变） % 注意确保参数范围处理正确： for i=1:N % 参数截断处理 X_new(i,:) = min(max(X_new(i,:), lb), ub); % 特殊处理整数参数（如max_depth） X_new(i,1) = round(X_new(i,1)); end % ...（其余部分保持不变） end注释

cv_acc = zeros(k,1); indices = crossvalind('Kfold', train_label, k); % 生成交叉验证索引 for i = 1:k % 数据划分 test_idx = (indices == i); % 当前折作为验证集 train_idx = ~test_idx; % 其余作为...

%% CNN语音识别系统主文件 function cnn_speech_recognition_system() % 检查模型是否存在，不存在则训练 if ~exist('dwt_cnn_net.mat', 'file') trainCnnModel(); else load('dwt_cnn_net.mat', 'net'); end % 启动GUI识别系统 app = CNNSpeechRecognitionGUI(net); end %% CNN模型训练函数 function trainCnnModel() % 检查数据集是否存在 if ~exist('cnn_dataset.mat', 'file') if ~exist('speech_dataset', 'dir') generateSpeechDataset(); % 生成原始音频数据集 end generateCnnDataset(); % 生成CNN输入数据集 end % 加载数据集 load('cnn_dataset.mat', 'dwtFeatures', 'labels'); % 数据预处理 data = dwtFeatures; labels = categorical(labels); % 划分数据集 rng(42); [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(data,4), 0.7, 0.15, 0.15); trainData = data(:,:,:,trainInd); trainLabels = labels(trainInd); valData = data(:,:,:,valInd); valLabels = labels(valInd); testData = data(:,:,:,testInd); testLabels = labels(testInd); % 创建数据存储 trainDs = arrayDatastore(trainData, 'IterationDimension', 4); trainLabelDs = arrayDatastore(trainLabels); trainDs = combine(trainDs, trainLabelDs); valDs = arrayDatastore(valData, 'IterationDimension', 4); valLabelDs = arrayDatastore(valLabels); valDs = combine(valDs, valLabelDs); % 定义CNN架构 layers = [ imageInputLayer([size(data,1) size(data,2) 1], 'Name', 'input') convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1') batchNormalizationLayer('Name', 'bn1') reluLayer('Name', 'relu1') maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool1') convolution2dLayer([1 3], 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2') batchNormalizationLayer('Name', 'bn2') reluLayer('Name', 'relu2') maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool2') convolution2dLayer([1 3], 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3') batchNormalizationLayer('Name', 'bn3') reluLayer('Name', 'relu3') globalAveragePooling2dLayer('Name', 'gap') fullyConnectedLayer(128, 'Name', 'fc1') reluLayer('Name', 'relu4') dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout') fullyConnectedLayer(15, 'Name', 'fc2') % 15个类别 softmaxLayer('Name', 'softmax') classificationLayer('Name', 'output') ]; % 训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 30, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'ValidationData', valDs, ... 'ValidationFrequency', 30, ... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.5, ... 'LearnRateDropPeriod', 10, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress', ... 'ExecutionEnvironment', 'auto'); % 训练网络 net = trainNetwork(trainDs, layers, options); % 测试集评估 testPred = classify(net, testData); testAccuracy = sum(testPred == testLabels) / numel(testLabels); fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', testAccuracy*100); % 混淆矩阵 confMat = confusionmat(testLabels, testPred); figure; confusionchart(confMat, {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','+','-','×','÷','='}); title('CNN分类混淆矩阵'); % 保存模型 save('dwt_cnn_net.mat', 'net'); end 这是CNN方法之前提供的，遇到的也是这种问题，函数或变量 'net' 无法识别。 出错 cnn_speech_recognition_system (第 11 行) app = CNNSpeechRecognitionGUI(net);

confMat = confusionmat(testLabels, testPred); figure; confusionchart(confMat, categories(labels)); title('CNN分类混淆矩阵'); % 保存模型 save('dwt_cnn_net.mat', 'net'); fprintf('模型已保存到 ...

%% 实验：基于IRIS数据集的SVM二分类 % 作者：AI助手 % 日期：2023年10月 % 功能：加载IRIS数据、训练SVM模型、测试性能并分析结果 %% 1. 加载IRIS数据集 % MATLAB内置IRIS数据集（fisheriris） load fisheriris; % 加载数据 % 数据集结构： % species: 类别标签（setosa, versicolor, virginica） % meas: 特征矩阵（4列：萼长、萼宽、瓣长、瓣宽） %% 2. 数据预处理（选择二分类任务） % 选择前两类（setosa和versicolor）进行二分类 selectedClasses = {'setosa','versicolor'}; classMask = ismember(species, selectedClasses); X = meas(classMask, :); % 特征数据 y = species(classMask); % 标签数据 % 将标签转换为二分类数值（0和1） y_binary = grp2idx(y) - 1; % setosa=0, versicolor=1 %% 3. 划分训练集和测试集 rng(42); % 固定随机种子，确保可重复性 cv = cvpartition(y_binary, 'HoldOut', 0.3); % 70%训练，30%测试 X_train = X(cv.training, :); y_train = y_binary(cv.training); X_test = X(cv.test, :); y_test = y_binary(cv.test); %% 4. 训练SVM模型 % 使用线性核函数的SVM分类器 svmModel = fitcsvm(X_train, y_train, ... 'KernelFunction', 'linear', ... 'BoxConstraint', 1, ... 'Standardize', true); % 标准化数据 %% 5. 测试模型性能 % 预测测试集标签 y_pred = predict(svmModel, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test); fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100); % 混淆矩阵 [confMat, order] = confusionmat(y_test, y_pred); figure; confusionchart(confMat, order, ... 'Title', 'SVM二分类混淆矩阵', ... 'RowSummary', 'row-normalized', ... 'ColumnSummary', 'column-normalized'); % 分类报告（精确率、召回率、F1分数） precision = confMat(2,2) / sum(confMat(:,2)); recall = confMat(2,2) / sum(confMat(2,:)); f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall); fprintf('精确率: %.2f\n召回率: %.2f\nF1分数: %.2f\n', precision, recall, f1_score); %% 6. 可视化分类结果（仅展示前两个特征） figure; gscatter(X_test(:,1), X_test(:,2), y_test, 'rb', 'os'); hold on; svmPlot = plot(svmModel.SupportVectors(:,1), ... svmModel.SupportVectors(:,2), 'ko', 'MarkerSize', 8); title('SVM二分类结果可视化（前两个特征）'); xlabel('萼长 (cm)'); ylabel('萼宽 (cm)'); legend({'setosa (0)', 'versicolor (1)', '支持向量'}, 'Location', 'best');

这个实验通过MATLAB实现了一个基于IRIS数据集的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）二分类任务。以下是详细的步骤和说明： ### 步骤解读 #### **1. IRIS数据集加载** 该实验使用的fisheriris是MATLAB...

areaWidth = 1000; % 海域宽度(米) areaHeight = 800; % 海域高度(米) % 随机生成交通状态标签:1=自由流,2=同步流,3=阻塞流 trafficState = randi([1,3]); switch trafficState case 1 % 自由流 density = 0.1; % 低密度 speedRange = [5, 15]; % 高速度范围(m/s) dirVariance = 60; % 方向高方差(度) case 2 % 同步流 density = 0.3; % 中密度 speedRange = [3, 8]; % 中速度范围 dirVariance = 20; % 方向中方差 case 3 % 阻塞流 density = 0.6; % 高密度 speedRange = [0.5, 3]; % 低速度范围 dirVariance = 90; % 方向高方差 end % 计算船舶数量 numShips = round(areaWidth * areaHeight * density / 1000); shipStates = zeros(numShips, 5); % [x, y, u, v, ψ] baseHeading = rand()*360; % 基本流向 for i = 1:numShips % 位置生成 shipStates(i,1) = rand()*areaWidth; % x坐标 shipStates(i,2) = rand()*areaHeight; % y坐标 % 速度生成(正态分布) shipStates(i,3) = normrnd(mean(speedRange), diff(speedRange)/4); % 航向生成 if trafficState == 2 % 同步流方向一致 heading = baseHeading + randn()*dirVariance; else heading = rand()*360; end radHeading = deg2rad(heading); % 转为弧度 % 速度分量计算 shipStates(i,4) = shipStates(i,3) * sin(radHeading); % v分量 shipStates(i,3) = shipStates(i,3) * cos(radHeading); % u分量 shipStates(i,5) = radHeading; % 航向ψ end figure; scatter(shipStates(:,1), shipStates(:,2), 50, 'filled'); hold on; quiver(shipStates(:,1), shipStates(:,2), ... shipStates(:,3), shipStates(:,4), 0.5, 'r'); title(['交通状态: ', num2str(trafficState)]); xlim([0 areaWidth]); ylim([0 areaHeight]); % 计算平均速度 speeds = sqrt(shipStates(:,3).^2 + shipStates(:,4).^2); meanSpeed = mean(speeds); % 计算速度方差 speedVar = var(speeds); % 计算航向一致性 headingVec = mean([cos(shipStates(:,5)), sin(shipStates(:,5))]); headingConsistency = norm(headingVec); % 计算船舶密度 density = numShips / (areaWidth * areaHeight); % 构建特征向量 features = [meanSpeed, speedVar, headingConsistency, density]; numSamples = 1000; trainFeatures = zeros(numSamples, 4); trainLabels = zeros(numSamples, 1); for i = 1:numSamples % 生成数据 (包含之前的代码) trainFeatures(i,:) = features; trainLabels(i) = trafficState; end spread = 0.5; % 平滑参数(需要优化) grnnModel = newgrnn(trainFeatures', trainLabels', spread); testFeatures = [12.5, 1.2, 0.3, 0.00015]; % 测试样本 predictedState = round(sim(grnnModel, testFeatures')); disp(['预测状态: ', num2str(predictedState)]); % 混淆矩阵计算 [predictions, ~] = grnnModel(trainFeatures'); confMat = confusionmat(trainLabels, round(predictions')); % 计算准确率 accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:)); disp(['模型准确率: ', num2str(accuracy*100), '%']); % 通过交叉验证优化spread参数 spreadValues = 0.1:0.1:1; accuracies = zeros(size(spreadValues)); for i = 1:length(spreadValues) model = newgrnn(trainFeatures', trainLabels', spreadValues(i)); [~, acc] = model(trainFeatures'); % 简化评估 accuracies(i) = acc; end % 选择最佳spread [bestAcc, idx] = max(accuracies); bestSpread = spreadValues(idx); meanX = mean(shipStates(:,1)); meanY = mean(shipStates(:,2)); spatialSpread = sqrt(mean((shipStates(:,1)-meanX).^2 + (shipStates(:,2)-meanY).^2)); % 扩展特征向量 features = [features, spatialSpread];请给出这段MATLAB代码的可视化。

我们正在处理用户关于如何对MATLAB代码中船舶交通状态数据进行可视化的问题。用户提供的代码中已经包含了一个简单的散点图（船舶位置和速度方向），但用户现在希望更详细地可视化速度分布、航向一致性等特征。...

5_Show_ConfMat.py

关于5_Show_ConfMat.py脚本，根据引用[3]中提到的PyTorch教程项目，其用途通常与**混淆矩阵（Confusion Matrix）的可视化**相关，用于评估分类模型的性能。以下是该文件的典型内容和作用： --- ### **文件内容...

%% 基于GMM的贝叶斯分类实验 clear; close all; clc; %% 1. 数据准备 load fisheriris; X = meas; Y = species; classes = unique(Y); % 数据标准化 [X_zscore, mu, sigma] = zscore(X); X_train = X_zscore(1:3:end, :); % 分层抽样简化示例 X_test = X_zscore(2:3:end, :); Y_train = Y(1:3:end); Y_test = Y(2:3:end); %% 2. 超参数设置 covTypes = {'diagonal', 'full'}; maxIters = [50, 100, 200]; results = table('Size',[0 6],... 'VariableTypes',{'string','double','double','double','cell','cell'},... 'VariableNames',{'CovType','MaxIter','TrainAcc','TestAcc','ConfMat','F1'}); %% 3. 训练与评估循环 for ct = 1:length(covTypes) for mi = 1:length(maxIters) % 训练每个类别的GMM gmms = cell(length(classes), 1); for i = 1:length(classes) classData = X_train(strcmp(Y_train, classes{i}), :); gmms{i} = fitgmdist(classData, 1,... 'CovarianceType', covTypes{ct},... 'MaxIter', maxIters(mi),... 'RegularizationValue', 0.01); end % 计算先验

好的，用户想用GMM进行贝叶斯分类实验，需要了解具体步骤，包括数据准备、模型训练和评估。首先，我需要回忆GMM和贝叶斯分类的关系。GMM常用于聚类或密度估计，但如何将其用于分类呢？可能是在每个类别下训练一个GMM...

clear; clc; close all; %% 数据加载与预处理 a = importdata('GaCo05_02.txt'); time = a(:,1); b1 = a(:,2); b2 = a(:,3); b3 = a(:,4); b4 = a(:,7); b5 = a(:,8); b6 = a(:,9); c = b1 + b2 + b3; % 前三个传感器数据之和 d = b4 + b5 + b6; % 后三个传感器数据之和 %% 生成步态标签 for i = 1:length(c) HT(i) = double(c(i) >= 40); % 前部压力阈值 BT(i) = double(d(i) >= 40); % 后部压力阈值 gait(i) = HT(i) + 2*BT(i) + 1; % 生成4种步态（1-4） end gaitT = gait'; %% 数据标准化与分割 input = [c, d]; input = zscore(input); % 整体标准化 % 数据集划分 Train_num = 2500; test_num = 10000; train_data = input(1:Train_num, :); train_label = gaitT(1:Train_num); test_data = input(Train_num+1:test_num, :); test_label = gaitT(Train_num+1:test_num); %% 参数优化（关键修改部分） % 定义优化参数范围（max_depth: 2-10整数, eta: 0.01-0.3） lb = [2, 0.01]; ub = [10, 0.3]; dim = 2; % 优化参数数量 agent = 15; % 优化代理数 iteration = 20; % 优化迭代次数 % 定义目标函数 fobj = @(para)Optimization_Xgboost(para, train_data, train_label); % 运行PLO优化 [Best_score, Best_pos, ~] = PLO(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj, train_data, train_label); % 提取优化参数 params.max_depth = round(Best_pos(1)); % 树深度取整 params.eta = Best_pos(2); % 学习率 params.objective = 'multi:softmax'; % 多分类目标 params.num_class = 4; % 4种步态 %% 使用优化参数训练模型 num_iters = 100; % 增加迭代次数保证收敛 model = xgboost_train(train_data, train_label, params, num_iters); %% 测试集评估 best_pre = xgboost_test(test_data, model, params.num_class); rightratio = sum(best_pre == test_label) / length(test_label); %% 结果可视化 confMat = confusionmat(test_label, best_pre); figure; set(gcf,'unit','centimeters','position',[5 2 13 9]) zjyanseplotConfMat(confMat.'); xlabel('Predicted label') ylabel('Real label') title(['PLO-XGBoost Accuracy: ',num2str(rightratio*100),'%'],'FontSize',12); figure plot(1:200, test_label(1:200), 'b', 'LineWidth', 1.5) hold on plot(1:200, best_pre(1:200), 'r--', 'LineWidth', 1) legend('True Label', 'Predicted') title('PLO Optimized XGBoost Prediction') xlabel('Samples'), ylabel('Gait Phase') set(gca,'FontSize', 10), grid on查错

看起来这是一个使用XGBoost进行步态分类的项目，包括数据预处理、步态标签生成、数据标准化、参数优化、模型训练和评估等步骤。 首先看数据加载部分。用户用importdata导入文本文件，然后提取各列数据到变量a。然后...

vi/vim编辑器

vi/vim编辑器 vi的特点与运用场景 vi的使用 简易执行一个案例 按键说明 第一部分：命令模式的按键说明(光标移动、复制粘贴、查找替换) 第二部分：命令模式切换到输入模式的可以按键 第三部分：命令模式切换到底线命令模式的可用按键 命令行模式的保存、退出等命令 vim编辑器的使用介绍 vim的缓存、恢复与打开时的警告信息 vim的额外功能 可视化区块 多文件编辑 多窗口功能 关键词补全功能 vim环境设置与记录：~/.vimrc、~/.viminfo vim常用的命令示意图 其他vim使用注意事项 中文
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物理引擎Havok教程

Havok引擎，全称为Havok游戏动力开发工具包（Havok Game Dynamics SDK），一般称为Havok，是一个用于物理系统方面的游戏引擎，为电子游戏所设计，注重在游戏中对于真实世界的模拟。使用碰撞功能的Havok引擎可以让更多真实世界的情况以最大的拟真度反映在游戏中。
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apabi maker home 64bit

apabi maker home 64bit 亲测可用
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斯蒂芬-玻尔兹曼定律-红外成像论文资料

斯蒂芬-玻尔兹曼定律 在全部波长范围内对普朗克公式积分，得到从黑体单位面积辐射到半球空间的总辐射功率，即总辐射出射度的表达式，通常称为斯蒂芬－玻尔兹曼定律： M表示黑体的总辐射出射度，单位W•cm-2。 =5.669610-8(W•m-2•k-4)，为斯蒂芬-玻尔兹曼常数。 由斯蒂芬－玻尔兹曼定律可以看出：黑体的总辐射出射度与绝对温度的四次方成正比，因此即使温度变化相当小，都会引起辐射出射度很大的变化。 斯蒂芬-玻尔兹曼定律表明了黑体辐射功率和绝对温度之间的关系，它是通过物体辐射功率测量物体温度的主要理论依据。 1.2.4 基本的辐射定理
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cortvrml+VRML

可以用来打开VRML编出来的三维动画，很实用的浏览器插件

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解析 Firebase App Check 所包含的谷歌内部核心组件

【源码预览】：https://renmaiwang.cn/s/j2uo7 Firebase App Check 这一工具所对应的谷歌内部核心组成部分。
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Java办公用品管理系统源码及其Web安全分析

### Java办公用品管理系统源码相关知识点 #### 1. Java办公用品管理系统概述 Java办公用品管理系统是一款针对企业内部办公用品管理的软件应用。它使用Java语言进行开发，并可能采用MVC架构模式，利用Web应用程序技术，使得用户能够通过浏览器进行办公用品的采购、库存跟踪、领用记录等操作。这种系统通常包含用户权限管理、数据统计分析等功能，并注重数据的安全性和稳定性。 #### 2. OWASP Top 10 OWASP Top 10是指开放网络应用安全项目（Open Web Application Security Project）发布的十大网络安全风险。这个列表对Web应用程序最关键的安全风险提供了广泛共识。它包括跨站脚本（XSS）、SQL注入、不安全的反序列化等安全问题。Java办公用品管理系统源码需要考虑这些安全风险并进行相应的防护措施，确保系统安全性。 #### 3. Web应用程序的状态功能 复杂业务操作或高级GUI框架下的Web应用程序通常具有状态功能。例如，在进行办公用品的采购流程中，用户可能需要按照既定的工作流步骤，依次提交相关表单，而每一环节的状态都会影响到最终操作的执行。这种状态管理对于业务逻辑的正确执行至关重要。 #### 4. 自动化测试工具的局限性 虽然市场上存在各种自动化测试工具，这些工具可以对Web应用程序的请求和重定向进行自动化测试，但它们在处理涉及多个请求和会话状态的复杂业务流程时存在局限性。这意味着自动化测试可能无法完全替代人工测试在评估系统安全性方面的作用。 #### 5. 内容安全策略（CSP） 内容安全策略（CSP）是一种安全标准，旨在减少和报告跨站脚本攻击（XSS）等网页安全漏洞。通过CSP，开发者可以指定有效域，从而减少网页受到恶意数据注入的风险。Java办公用品管理系统若实现CSP，可以进一步提升系统安全性。 #### 6. 跨域资源共享（CORS） 跨域资源共享（CORS）允许Web应用程序从不同的源（域名、协议或端口）加载资源，从而实现跨域通信。这在现代Web应用程序中非常常见，尤其是在前后端分离的架构中。Java办公用品管理系统在与前端进行交互时，可能需要配置CORS策略，以确保前后端的安全交互。 #### 7. 系统开源的重要性 开源系统意味着源代码是公开的，用户可以自由地查看、修改和分发源代码。这为用户提供了更高的透明度，并且鼓励社区贡献和共享改进，从而不断改善产品的质量和安全性。同时，开源还可以减少开发者的开发成本，加速开发周期。 #### 8. 文件名称解析 在给定的文件信息中，提到的压缩包子文件的文件名称列表是“webapp-tech-master”。这个名称表明了源代码包是一个包含完整项目的压缩文件，使用“master”这一术语来表示它可能包含的是主分支或者是主版本的代码。这样的命名习惯在GitHub等版本控制系统中非常常见，暗示了这是一个稳定或完整版本的源码包。 ### 结论 从上述知识点可见，Java办公用品管理系统是一个涉及多个技术领域的复杂系统。开发者在设计和实现这样的系统时，需要考虑到安全性、功能性和用户体验。OWASP Top 10、CSP和CORS等技术的运用能够帮助提升系统的安全性，而开源则为系统的发展提供了社区支持和透明度。对于维护和扩展这类系统来说，对这些知识点的深刻理解是必不可少的。
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SI Window配置策略揭秘：平衡资源效率与响应速度的5种最佳实践

# 摘要 SI Window机制作为流式计算中的核心组件，对系统资
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ls /mnt/C/Users/28597/Desktop/openfoam/

在 Ubuntu 中，使用 `ls` 命令可以查看指定路径下的文件和目录信息。对于路径 `/mnt/C/Users/28597/Desktop/openfoam/`，可以使用以下命令来查看其内容： ```bash ls -l /mnt/C/Users/28597/Desktop/openfoam/ ``` 此命令会以详细格式列出该目录下的所有文件和子目录信息，包括权限、链接数、所有者、组、文件大小、最后修改时间和文件名 [^2]。 如果希望以更直观的方式查看目录结构，可以使用 `tree` 命令，它能够以树状图展示目录下的所有文件和子目录： ```bash tree /mnt/C/Us
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掌握Java8流式处理与大数据工具Flink和Kafka整合

根据给出的文件信息，我们可以提炼出以下几个重要的IT知识点： 1. Java 8流（Stream）API源码分析 Java 8引入了Stream API，它提供了一种高层次的处理数据的方式，可以进行声明式的操作，例如过滤、映射、归约等。通过Stream API，开发者可以更简洁和清晰地表达复杂的操作，尤其是处理集合数据时。了解Stream API的源码，可以更深入地理解其内部的工作机制，包括它的延迟执行、内部迭代以及中间操作和终端操作等特性。 2. Flink框架使用 Apache Flink是一个开源流处理框架，用于处理大规模实时数据流和批处理数据。它以高性能、高吞吐量、低延迟而著称。Flink实现了许多流处理相关的功能，例如事件时间处理、状态管理、容错机制等。在大数据处理项目中，Flink能够提供高效率的数据处理能力，特别适合需要快速响应的实时分析任务。 3. Kafka大数据工具 Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它主要用于构建实时数据管道和流应用程序。Kafka能够有效地处理高吞吐量的数据，并支持发布-订阅消息模式。它被广泛应用于构建实时数据流处理和数据集成的场景。本文件中提及的Kafka版本为2.13，且使用的是2.7.0版本的tar包，这表明对特定版本的Kafka有一定的要求。 4. Java开发环境配置 在文件描述中提到了多个与Java开发环境相关的工具和版本要求： - Java版本：需要Java 8或Java 11版本，这可能与Stream API的使用兼容性有关。 - Maven：一个项目管理和构建自动化工具，用于管理Java项目的依赖和生命周期。 - IntelliJ IDEA：一个流行的Java集成开发环境（IDE），提供了代码编辑、构建、调试等功能。 - Zookeeper：一个开源的分布式协调服务，通常与Kafka一起使用来管理集群状态。 5. Kafka的安装和配置 文件中提到将在Windows操作系统上进行Kafka的安装和配置演示。这包括下载Kafka压缩包，解压文件，并设置KAFKA_HOME环境变量。这些步骤是运行Kafka集群的基础。 6. Maven项目创建与配置 在IntelliJ IDEA中使用Maven创建Java项目时，需要通过Maven的配置界面指定项目的Java版本，并在pom.xml文件中添加依赖项。pom.xml是Maven项目的核心配置文件，用于声明项目所需的各种依赖和插件等。 7. 项目依赖管理 文件信息中强调了在pom.xml文件中添加依赖项的重要性。这涉及到如何管理项目中的外部库依赖，确保项目能够在多种环境中一致地运行，同时避免版本冲突。 8. 大数据处理 将Flink和Kafka结合使用，可以构建出一个大数据处理平台，能够处理实时数据流和历史数据。在大数据项目中，这种组合常用于数据采集、实时分析、数据存储和数据处理等环节。 9. 系统开源 标签中提到了"系统开源"，这可能意味着在项目中使用了开源技术栈，并且强调了在项目开发中遵循开源精神，利用开源软件以促进知识共享和技术进步。 根据文件中的【压缩包子文件的文件名称列表】所提示的"flink-kafka-java-main"，我们可以推断出，文档可能涉及一个包含Java源代码的压缩包，其内容主要围绕Flink和Kafka框架的集成使用，并与Java 8的Stream API紧密相关。项目名"flink-kafka-java-main"暗示了这是一个主项目，可能是整个大数据处理解决方案的核心部分。
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UE初始接入时延优化：基于SIB1获取时间的7个性能瓶颈诊断方法

# 摘要 UE初始接入时延是影响5G网络用户体验的关键指标，其中SIB1的获取过程尤为关键。本文系统分析了从物理层信号接收、空口消息解析到终端处理全流程中的时延瓶颈，重点研究了PSS/SSS同步失败、PBCH译码性能受限、SSB周期配置不合理、PDCCH盲检失
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皮尔逊相关系数原代码

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是一种衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标，其值介于 -1 和 1 之间。1 表示完全正相关，-1 表示完全负相关，0 表示无相关性。其数学公式如下： $$ r = \frac{\text{Cov}(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y} $$ 其中： - $\text{Cov}(X, Y)$ 是变量 $X$ 和 $Y$ 的协方差； - $\sigma_X$ 和 $\sigma_Y$ 分别是 $X$ 和 $Y$ 的标准差。 以下是几种不同编程语言中实现皮尔逊相关系数的原始代码示例。 ###
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Spring Cloud微服务实战：深入解析订单模块源码

### 知识点 #### 1. Java 8特性 - **lambda表达式**：简化了代码，提供了一种新的编程方式，通过使用更少的代码实现相同的功能。 - **Stream API**：用于处理集合的数据流操作，让数据处理更加高效、直观。 - **时间API**：Java 8引入了新的日期时间API，改进了旧Date类的易用性和灵活性问题。 - **接口默认方法和静态方法**：允许开发者为接口添加具体实现的方法，增强了接口的可用性和灵活性。 #### 2. Spring Cloud概念和组件 - **Spring Cloud**：一个使用微服务架构开发云原生应用的框架，简化了分布式系统的设计和开发。 - **Eureka Server**：服务发现组件，用于服务注册与发现。 - **Spring Cloud Zuul**：API网关组件，用于处理微服务的路由和负载均衡。 - **Spring Cloud Hystrix**：断路器组件，用于实现服务的容错处理。 - **Hystrix Dashboard**：断路器监控工具，提供实时监控信息。 - **Spring Boot Admin**：服务监控管理工具，可视化地监控Spring Boot应用。 #### 3. 分布式系统设计概念 - **分布式锁**：在分布式系统中防止资源访问冲突的机制，确保不同服务实例在并发环境下能够有序操作共享资源。 - **事件驱动编程**：一种编程范式，它强调异步处理和事件通知，提高系统的响应性。 #### 4. 事务管理 - **TCC（Try-Confirm-Cancel）**：一种分布式事务管理方案，通过预先锁定资源（Try）、确认事务（Confirm）、取消事务（Cancel）三个阶段完成事务处理。 - **补偿事务**：是TCC模式中的Cancel阶段，用于在Try阶段完成后，若业务不继续，则对已进行的操作进行回滚处理。 #### 5. 消息中间件 - **RabbitMQ**：一个消息代理，用来实现应用之间的异步消息传递，常用于解耦、消息队列、事件驱动等场景。 - **Redis**：不仅可以作为缓存使用，也常用于消息队列系统，如实现发布订阅模式。 #### 6. 缓存技术 - **Redis**：在系统中作为缓存使用，提高数据读取速度，减轻数据库的压力。 #### 7. 具体模块功能描述 - **admin模块**：负责监控整个系统的健康状况和性能指标。 - **apiGateWay模块**：作为整个系统的入口，提供路由和负载均衡功能。 - **common模块**：存放整个项目中可复用的工具类。 - **config模块**：配置中心，统一管理和分发各服务的配置信息。 - **hystrixDashboard模块**：提供对系统中服务的断路器状态监控。 - **order模块**：订单模块，负责处理订单的创建、状态变更等业务逻辑。 - **product模块**：产品模块，提供产品信息的管理。 - **server模块**：注册中心，负责服务的注册与发现。 - **user模块**：用户模块，管理用户的注册、登录等信息。 - **tcc模块**：实现TCC事务管理，处理分布式事务的一致性问题。 - **integral模块**：处理用户积分的变化，支持各种事件触发积分变化。 #### 8. 技术栈和环境说明 - **开发环境**：MySQL、RabbitMQ、Java 8、Spring Cloud Camden.SR6、Redis、MongoDB、Guava等。 - **项目结构**：采用微服务架构，将系统拆分成多个独立服务模块，每个模块具有特定的功能，服务间通过API网关进行交互。 #### 9. 文件名称列表 - **springCloud-Order-master**：压缩包子文件的文件名称，表明包含了一个Spring Cloud项目的源代码。 #### 10. 其他学习参考 - **GitHub项目**：提到的项目地址为https://github.com/FurionCS/springCloudShop，为读者提供了进一步学习和实践的资源。 ### 总结 整个文件提供了对使用Spring Cloud技术栈构建的一个订单处理系统详细的知识点说明，涵盖了从基本的Java 8特性到复杂的分布式系统设计概念，再到具体的技术栈使用和配置。同时，提到了通过GitHub项目进行学习和参考，为希望深入了解和实践Spring Cloud的开发者提供了丰富的资源和详细的学习路径。
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BCCH到DL-SCH传输路径追踪：SIB1打包下发的5层协议栈解析

# 摘要 本文系统研究了从BCCH到DL-SCH的传输路径在LTE及向5G NR演进过程中的协议栈架构与关键技术机制。文章首先梳理了逻辑信道映射的基本架构，重点分析了BCC
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h5腾讯地图红色箭头轨迹图

### 绘制红色箭头轨迹图的实现方法 在H5页面中使用腾讯地图绘制红色箭头轨迹图，可以通过腾讯地图的JavaScript API实现轨迹线的绘制，并结合自定义图标来实现箭头效果。首先，需要在页面中引入腾讯地图的API，并初始化地图实例[^1]。 ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>腾讯地图红色箭头轨迹图</title> <script src="https://map.qq.com/api/js?v=2.exp&key=你的密钥"></script> </head>