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BiLSTM.rar - 一个双向LSTM程序 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用。 LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而非需要付出很大代价才能获得的能力! 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层。
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matlab代码.rar - 针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题,提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势,通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量,根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量,之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明,该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势,能够保全信号的有效分量,克服了传统VMD去噪的盲目性,保证了去噪后信号的真实性。

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