目录介绍文件创建UI界面设计添加代码初始化按键回调函数运行介绍 创建简单的UI界面，并包含“普通按钮”、“弹出式菜单”以及“可编辑文本”3种控件，通过“弹出式菜单”选择文字，按下按钮后在可编辑文本中显示。文件创建 首先，创建.fig文件，在”命令行“窗口内输入guide，点击回车后弹出以下弹窗，左侧的GUIDEtemplates即GUIDE模板，默认为空白，选中其它模板后右侧可以看到预览画面。 勾选下面弹窗以修改文件名称（好像这里的文件名称不能和文件夹名重复，也就是这里不能设置为try.fig，重复的话后面不能保存更不用说运行了），最后点击下面的确定。
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🔗运行环境：Matlab🚩作者：左手の明天🥇精选专栏：《python》🔥推荐专栏：《算法研究》📚选自专栏：《数学建模》🧿优秀专栏：《Matlab神经网络案例分析》目前持续更新的专栏：🥇专栏：MatlabGUI编程技巧🔥专栏：Matlab从无到有系列📚专栏：《数学建模》💗大家好，我是左手の明天！💗📆 最近更新：2022年4月2日，左手の明天的第 215篇原创博客🌟🌟往期必看🌟🌟matlab从无到有系列（二）：矩阵运算基础matlab从无到有系列（三）：数值计算基础matlab从无到有系列（四）：符号数学基础matlab从无到有系列（五）：基本图形图像处理功能matlab从无到有系列（六）：高级图
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目录💥1概述📚2运行结果🎉3参考文献👨💻4Matlab代码💥1概述神经网络的输入是混合（男性+女性）音频的振幅谱。神经网络的输出目标是男性说话者理想的软掩模。损失函数是使输出和输入目标之间的均方误差最小化。在输出端，利用混合信号的输出幅度谱和相位将音频STFT转换回时域，并采用自监督学习方法。训练集是混合音频的前40秒中理想软掩模和二进制掩模的分离结果，网络输出是验证集为混合音频后的后20秒中男性说话者预测的理想软掩膜。📚2运行结果主函数部分代码：firstTrainingAudioFile ="f.mp3";secondTrainingAudioFile="m.mp3";C=1;
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? 运行环境：Matlab? 撰写作者：左手の明天? 精选专栏：《python》? 推荐专栏：《算法研究》?大家好???，我是左手の明天！?? 最近更新：2022年5月25日，左手の明天的第 246 篇原创博客? 更新于专栏：MatlabGUI编程技巧
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目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4 PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献 7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比
目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4 PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献 7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比
