項(xiàng)目模型描述及代碼示例 1 1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD) 信號(hào)重構(gòu) 項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 3.瞬時(shí)頻率計(jì)算 4.圖像生成的映射關(guān)系 項(xiàng)目擴(kuò)展 2.增強(qiáng)的圖像生成 3.集成深度學(xué)習(xí) 5.大數(shù)據(jù)分析 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 自動(dòng)化CI/CD管道 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 3.增強(qiáng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力 4.集成深度學(xué)習(xí)算法 6.高可用性的系統(tǒng)架構(gòu) 8.適應(yīng)更多應(yīng)用場(chǎng)景 程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 20第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 20清空環(huán)境變量 20關(guān)閉報(bào)警信息 20關(guān)閉開啟的圖窗 20清空變量 20清空命令行 20檢查環(huán)境所需的工具箱 21配置GPU加速 導(dǎo)入必要的庫 21 22 2 22 2 23 23劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 23 23第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 24 24 25第四階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整 26 26超參數(shù)調(diào)整 27增加數(shù)據(jù)集 27 28 28第五階段：精美GUI界面 28界面實(shí)現(xiàn)功能 28 2.模型參數(shù)設(shè)置 3.模型訓(xùn)練和評(píng)估按鈕 4.實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練結(jié)果(如準(zhǔn)確率、損失) 5.模型結(jié)果導(dǎo)出和保存 6.錯(cuò)誤提示框 7.動(dòng)態(tài)調(diào)整布局 評(píng)估模型在測(cè)試集上的性能 繪制誤差熱圖 3 3繪制ROC曲線 3 34 Hilbert-HuangTransform一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)二維圖像方法的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹希爾伯特-黃變換(Hilbert-HuangTransform,HHT)作為一種信號(hào)分析方法，近年來在信號(hào)模態(tài)分解(EMD),通過自適應(yīng)分解的方式，從非線性、非平穩(wěn)的信號(hào)中提取特征信息。尤然而，雖然HHT在時(shí)域分析中取得了顯著成績(jī)，但其如何將一維信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像以進(jìn)過對(duì)一維數(shù)據(jù)的希爾伯特-黃變換，可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解和重構(gòu)，本項(xiàng)目通過將一維信號(hào)處理與圖像生成相結(jié)合，提出一種基于HHT的信號(hào)轉(zhuǎn)換為個(gè)模態(tài)分量進(jìn)行處理，最終將這些模態(tài)分量映射為二維圖像。這一創(chuàng)新的過程不僅擴(kuò)展了傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法多為離線處理，實(shí)時(shí)性較差。而本項(xiàng)目通過自動(dòng)化的信號(hào)分析與圖像生成流程，能夠支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理和分析。這一特點(diǎn)對(duì)于應(yīng)急響應(yīng)、監(jiān)控系統(tǒng)、在線數(shù)據(jù)分析等具有重要意義。將一維信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像后，可以結(jié)合現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模式識(shí)別和特征提取。這使得信號(hào)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類、預(yù)測(cè)和異常檢測(cè)成為可能，為智能決策和系統(tǒng)優(yōu)化提供了技術(shù)支本項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)不僅限于特定領(lǐng)域，而是設(shè)計(jì)為一個(gè)通用的信號(hào)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠處理多種類型的時(shí)序信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的二維圖像格式，確保了在多種應(yīng)用場(chǎng)景中的靈活性和適應(yīng)性。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案?jìng)鹘y(tǒng)的信號(hào)分析方法對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的處理較為困難，尤其是在頻率成分隨時(shí)間變化的情況下。HHT通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將信號(hào)分解為多個(gè)本征模態(tài)分量(IMF),并結(jié)合希爾伯特變換進(jìn)行處理，有效解決了非平穩(wěn)信號(hào)的分析問題。將一維信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像時(shí)，如何將信號(hào)中的有效信息保留并呈現(xiàn)為清晰、易理解的圖像是一個(gè)挑戰(zhàn)。通過合理設(shè)計(jì)二維圖像的構(gòu)建方法，并結(jié)合圖像處理技術(shù)，能夠在保留信號(hào)特征的同時(shí)，避免圖像冗余和信息丟失。在實(shí)際應(yīng)用中，信號(hào)數(shù)據(jù)常常以實(shí)時(shí)流的形式產(chǎn)生，因此系統(tǒng)需要具備高效的實(shí)時(shí)處理能力。為了解決這一挑戰(zhàn)，項(xiàng)目通過優(yōu)化EMD算法的計(jì)算效率，并通過并行處理和硬件加速等手段提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新法。這種結(jié)合方式不僅突破了傳統(tǒng)信號(hào)處理的局限性，還為信號(hào)分析提供了本項(xiàng)目具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)處理能力，能夠快速地處理大規(guī)模信號(hào)數(shù)據(jù)并生成相項(xiàng)目效果預(yù)測(cè)圖程序設(shè)計(jì)及代碼示例%生成一維信號(hào)(示例信號(hào))signal=cos(2*pi*50*t)+sin(2*pi*150*t);%對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換analytic_signal=hilbert(imf);%獲取瞬時(shí)頻率inst_freq=abs(diff(unwrap(angle(analytic_signal)))/(2*pi*0.001));%生成二維圖像image_data=reshape(inst_freq,[length(inst_freq)/10,10]);title('HHT轉(zhuǎn)換后的二維圖像’);項(xiàng)目模型架構(gòu)本項(xiàng)目模型基于希爾伯特-黃變換(HHT),旨在將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像。整個(gè)模型架構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、希爾伯特變換、信號(hào)重構(gòu)和圖像生成1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理復(fù)制%對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換analytic_signal=hilbert(imf);%對(duì)IMF進(jìn)行希爾伯特變換%計(jì)算瞬時(shí)頻率inst_freq=diff(unwrap(angle(analytic_signal)))/(2*pi*0.001);復(fù)制%重構(gòu)信號(hào)reconstructed_signal=sum(imf,1)+residual;%將所有IMF和殘差加權(quán)重構(gòu)復(fù)制%將瞬時(shí)頻率數(shù)據(jù)映射到二維圖像image_data=reshape(inst_freq,[length(inst_freq)/10,10]);%重塑瞬時(shí)頻率數(shù)據(jù)imagesc(image_data);%顯示二維圖像colorbar;%顯示顏色條title('生成的二維圖像');項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理-去噪：濾除信號(hào)中的噪聲，提升信號(hào)質(zhì)量-平滑：去除高頻噪聲，保留信號(hào)的趨勢(shì)-歸一化：將信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化，便于后續(xù)處理2.經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)-將信號(hào)分解為多個(gè)IMF分量一提取每個(gè)IMF的局部頻率成分3.希爾伯特變換-對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，得到復(fù)數(shù)信號(hào)-計(jì)算每個(gè)IMF的瞬時(shí)頻率4.信號(hào)重構(gòu)-將所有IMF分量和殘差加權(quán)重構(gòu)，得到接近原始信號(hào)的結(jié)果5.圖像生成-將瞬時(shí)頻率數(shù)據(jù)映射為二維圖像-使用圖像處理技術(shù)可視化時(shí)頻特性項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明復(fù)制—data/—input_signal.mat#存放原始一維信號(hào)數(shù)據(jù) preprocess/—denoise.m#信號(hào)去噪模塊—normalize.m#信號(hào)歸一化模塊 —hilbert_transform.m#希爾伯特變換模塊 —reconstruct.m#信號(hào)重構(gòu)模塊 generate_image.m#圖像生成模塊 main.m#主程序，調(diào)用所有模塊實(shí)現(xiàn)整個(gè)過程項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)IMF分量，必須保證分解結(jié)果的準(zhǔn)確性，并避部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備用支持GPU加速的云計(jì)算平臺(tái)(如AWS、Azure或GoogleCloud)。部署環(huán)境應(yīng)包括MATLAB環(huán)境以及必要的第三方庫(如HHT工具箱)。具體來說，Linux操作系統(tǒng)和Ubuntu版本為推模型加載與優(yōu)化模型加載與優(yōu)化是保證推理效率的關(guān)鍵。項(xiàng)目中使用MATLAB實(shí)現(xiàn)希爾伯特變換與EMD過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理可視化與用戶界面為了便于用戶理解和分析信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)頻特性，項(xiàng)目提供了圖以顯示實(shí)時(shí)信號(hào)的二維圖像，并提供交互式操作。用戶GPU/TPU加速推理為了提高推理速度，項(xiàng)目支持GPU/TPU加速。希爾伯特變換和EMD過程中的數(shù)值計(jì)算可以通過GPU加速來顯著縮短處理時(shí)間。使用CUDA或TensorFlow等框架，可以在GPU上運(yùn)行信號(hào)處理算法，減少延遲和加速信號(hào)處理。通過并行計(jì)算，能夠同時(shí)處理系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理為確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，需要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理。部署監(jiān)控工具(如Prometheus、Grafana)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性能，包括CPU/GPU使用率、內(nèi)存消耗、網(wǎng)絡(luò)帶寬等，并自動(dòng)化處理異常情況。若發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載過高或出錯(cuò)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)整計(jì)算資源為了確保代碼的高質(zhì)量和快速迭代，項(xiàng)目支持自動(dòng)化的CI/CD(持續(xù)集成/持續(xù)交付)管道。通過HTTP請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)交互、信號(hào)處理和結(jié)果獲取。API號(hào)的二維圖像。結(jié)果導(dǎo)出功能允許用戶將生成的圖等),便于后續(xù)分析和報(bào)告生成?；谟脩艚巧臋?quán)限控制確保不同用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限不同，避免非法訪儲(chǔ)系統(tǒng)(如HDFS、AWSS3等),并通過異地災(zāi)備方案確保數(shù)據(jù)安全。若系統(tǒng)發(fā)生故障，可通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，可以更全面地分析信號(hào)的時(shí)頻特性，提升系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景和處理能力。隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，未來可以進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)架構(gòu)，提高其可擴(kuò)展性和高可用性。通過微服務(wù)架構(gòu)和容器化部署，能夠使得系統(tǒng)更加靈活和易于擴(kuò)展，從而處理更多的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和信號(hào)分析任務(wù)。未來，可以將智能反饋機(jī)制引入系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)分析信號(hào)處理過程中的結(jié)果，智能調(diào)節(jié)參數(shù)，以達(dá)到最優(yōu)的信號(hào)分析效果。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并調(diào)整信號(hào)處理算法，進(jìn)一步提升處理效果。未來，系統(tǒng)可以擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景，涵蓋更多領(lǐng)域，例如醫(yī)療健康監(jiān)測(cè)、金融分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。通過在不同行業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用，提升系統(tǒng)的普適性和商業(yè)價(jià)值。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論本項(xiàng)目通過應(yīng)用希爾伯特-黃變換(HHT)將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)時(shí)頻特性的直觀展示。通過EMD分解、希爾伯特變換等方法，能夠高效提取信號(hào)中的不同頻率成分，并生成精確的時(shí)頻圖像，提供了新的信號(hào)分析手段。在實(shí)現(xiàn)過程中，采用了MATLAB平臺(tái)進(jìn)行信號(hào)處理和圖像生成，確保了系統(tǒng)的可操作性和可擴(kuò)展性。隨著實(shí)時(shí)信號(hào)處理和大數(shù)據(jù)分析的需求日益增長，本項(xiàng)目為信號(hào)處理領(lǐng)域提供了一個(gè)高效的工具。通過優(yōu)化算法、加速推理過程、以及GPU支持，本項(xiàng)目能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析中展現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)。系統(tǒng)不僅支持信號(hào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，還提供了用戶友好的可視化界面，使得用戶能夠直觀地理解復(fù)雜的信號(hào)數(shù)據(jù)。通過對(duì)項(xiàng)目的部署和應(yīng)用方案的設(shè)計(jì)，我們能夠確保項(xiàng)目在不同的運(yùn)行環(huán)境中穩(wěn)定、可擴(kuò)展和高效運(yùn)行。項(xiàng)目的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋了多個(gè)行業(yè)，如智能制造、金融分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)等，具有很大的商業(yè)價(jià)值。盡管項(xiàng)目取得了不錯(cuò)的成果，仍有許多改進(jìn)空間，未來可以通過引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)、跨平臺(tái)支持、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等方式，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的智能化水平和處理能力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，項(xiàng)目將能夠適應(yīng)更多應(yīng)用場(chǎng)景，并為用戶提供更加精準(zhǔn)和高效的信號(hào)分析服務(wù)。復(fù)制clear;%清除內(nèi)存中的所有變量和函數(shù)復(fù)制required_toolboxes={'SignalProcessingToolbox','Wav'ImageProcessingToolbox'};%需要的工具箱列表if~isempty(matlab.addons.installedToolboxes())&&any(strcmp(required_toolboxes{i},matlab.addons.insdisp(['Toolbox'required_toolboxes{i}’isinstalled.']);error(['Toolbox'required_toolboxes{i}’ismissing.Please復(fù)制gpuDevice(1);%設(shè)置使用的GPU設(shè)備(若有多個(gè)GPU,可以選擇使用合適的設(shè)備)復(fù)制importsignal.*;%導(dǎo)入信號(hào)處理相關(guān)的工具importimage.*;%導(dǎo)入圖像處理工具復(fù)制save('processed_data.mat','data’);%將處理后的數(shù)據(jù)保存為MATLAB格式文件復(fù)制data=textread('datafile.txt',’%f');%讀取文本文件中的數(shù)據(jù)window_size=1024;%設(shè)置窗口大小num_windows=floor(length(data)/window_size);%計(jì)算總窗口數(shù)data_windows=reshape(data(1:num_windows*window_size),windownum_windows);%劃分?jǐn)?shù)據(jù)為多個(gè)窗口復(fù)制data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)outliers=detectOutliers(data);%檢測(cè)異常值data(outliers)=mean(data);%用均值替代異常值解釋：emd函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，test_data=data(train_size+1:end);%提取測(cè)試集數(shù)據(jù)解釋：根據(jù)80%/20%的比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，便于后續(xù)模型訓(xùn)練和評(píng)估。復(fù)制%輸入一維信號(hào)data[imf,residual]=emd(data);%使用EMD對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解復(fù)制%對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換analytic_signal=hilbert(imf);%對(duì)IMF信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換，得到解析信號(hào)amplitude_envelope=abs(analytic_signal);%計(jì)算幅度包絡(luò)instantaneous_phase=angle(analytic_signal);%計(jì)算瞬時(shí)相位復(fù)制%計(jì)算瞬時(shí)頻率頻率復(fù)制%生成二維圖像time=(1:length(data))/sampling_frequency;%生成時(shí)間向量imagesc(time,1:size(imf,1),amplitude_envelope);%生成時(shí)頻圖xlabel('時(shí)間(秒)’);ylabel('模態(tài)分量’);復(fù)制%定義一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型imageInputLayer([size(imf,1),length(time),1])%輸入圖像層convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')16個(gè)輸出通道reluLayer()%激活層maxPooling2dLayer(2,'Stride’,2)%最大池化層，2x2池化窗口fullyConnectedLayer(10)%全連接層，10個(gè)類別classificationLayer()%分類層輸入圖像，convolution2dLayer是卷積層，maxPooling2dLayer是池化層，復(fù)制%設(shè)置訓(xùn)練選項(xiàng)options=trainingOptions('sgdm',...'MaxEpochs',20,...'InitialLearnRate',0.01,...'Shuffle’,'every-epoch',...'Verbose',false,...%訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net=trainNetwork(train_images,tra練網(wǎng)絡(luò)復(fù)制%在卷積層和全連接層添加L2正則化layers(2).WeightLearnRateFactor=0.01;%卷積層權(quán)重學(xué)習(xí)率因子layers(2).WeightL2Factor=0.01;%卷積層L2正則化因子layers(6).WeightL2Factor=0.01;%全連接層L2正則化因子復(fù)制options=trainingOptions('sgdm',...'MaxEpochs',20,...'ValidationPatience',5,...%設(shè)置驗(yàn)證集的早停容忍次數(shù)'Verbose',false,...復(fù)制augimdsTrain=augmentedImageDatastore([size(imf,1),length(time)],train_images,'DataAugmentation','rotation',超參數(shù)調(diào)整復(fù)制cv=cvpartition(size(train_data,1),'KFold',5);%使用5折交叉驗(yàn)證%在訓(xùn)練集上訓(xùn)練，測(cè)試集上驗(yàn)證net=trainNetwork(train_data(train_idxtrain_labels(train_idx,:),layers,oppredictions=classify(net,test_data(test_idx,:));accuracy=sum(predictions==test_labels(test_idx,:))/length(test_labels(tdisp(['Fold'num2str(i)’Accuracy:'num2st解釋：使用cvpartition進(jìn)行5折交叉驗(yàn)證，每次使用80%的數(shù)增加數(shù)據(jù)集復(fù)制%增加數(shù)據(jù)集extra_data=load('extra_data.mat');%加載額外的數(shù)據(jù)集train_data=[train_data;extra_data.train_data];%合并數(shù)據(jù)集復(fù)制%優(yōu)化學(xué)習(xí)率options=trainingOptions('sgdm',...'MaxEpochs',20,...'Shuffle’,'every-epoch',...'Verbose',false,...復(fù)制%使用遷移學(xué)習(xí)net=alexnet;%使用預(yù)訓(xùn)練的AlexNet網(wǎng)絡(luò)layersTransfer=net.Layers(1:end-3);%去掉最后幾層復(fù)制%創(chuàng)建一個(gè)UI窗口figure('Name','Hilbert-HuangTransformModel%數(shù)據(jù)選擇按鈕uicontrol('Style’,'pushbutton','String','選擇數(shù)據(jù)文件’,'Position',%回顯文件路徑的文本框filePathText=uicontrol('Style','text','Position',[160,350,350,%數(shù)據(jù)文件選擇回調(diào)函數(shù)[file,path]=uigetfile('*.mat','選擇數(shù)據(jù)文件’);iffilefilePath=fullfset(filePathText,'String',filePath);disp(['選擇的文件：',filePath]);%輸出到命令行2.模型參數(shù)設(shè)置復(fù)制%學(xué)習(xí)率輸入框uicontrol('Style','text','Stri%批次大小輸入框uicontrol('Style','text','S%訓(xùn)練輪次輸入框uicontrol('Style','text','S=uicontrol('Style','edit','String'批次大小：','Position',[50,260,=uicontrol('Style','edit','String',’32','P'訓(xùn)練輪次：','Position',[50,220,epochsEdit=uicontrol('Style','edit','String','20','3.模型訓(xùn)練和評(píng)估按鈕復(fù)制%訓(xùn)練按鈕trainButton=uicontro'Position',[50,150,100,30],...%評(píng)估按鈕','Position',[160,150,100,30],...%模型訓(xùn)練回調(diào)函數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateEdit,'String'));%獲取學(xué)習(xí)率batchSize=str2double(get(batchSizeEdit,'String'));%獲取批次大小epochs=str2double(get(epochsEdit,'String'));%獲取訓(xùn)練輪次%模型訓(xùn)練過程(此處簡(jiǎn)化示例)disp(['開始訓(xùn)練：學(xué)習(xí)率=',num2str(learningRate),',批次大小=',%訓(xùn)練代碼應(yīng)放置在這里%模型評(píng)估回調(diào)函數(shù)functionevaluadisp('開始評(píng)估模型...');%評(píng)估過程代碼應(yīng)放置在這里4.實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練結(jié)果(如準(zhǔn)確率、損失)%顯示準(zhǔn)確率和損失的文本框accuracyText=uicontrol('Style’,'text','Position',[50,100,200,20],lossText=uicontrol('Style','text’,'Position',[50,70,200,20],%在訓(xùn)練過程中更新準(zhǔn)確率和損失functionupdateResults(set(lossText,'String',['損失：',num2str(loss)]);解釋：創(chuàng)建了兩個(gè)文本框，用于實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練過程中模型的準(zhǔn)確率和損失值。5.模型結(jié)果導(dǎo)出和保存%導(dǎo)出模型按鈕'Position',[50,40,100,30],...%保存模型回調(diào)函數(shù)iffilemodelPath=fullfile(%保存模型代碼(假設(shè)模型為net)save(modelPath,'net');%保存訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)disp(['模型已保存到：',modelPath]);6.錯(cuò)誤提示框%輸入驗(yàn)證ifisnan(input)||input<=0提示。%調(diào)整布局screenSize=get(0,'ScreenSize’);set(gcf,'Position',[100,100,screenSize(3)%假設(shè)模型已經(jīng)訓(xùn)練好predictions=classify(net,testData);行預(yù)測(cè)accuracy=sum(predictions==testLabels)/length(testLabels);%計(jì)mse=mean((predictions-testLabels).^2);r2=1-sum((predictions-testLabels).^2)/sum((testLabels-mae=mean(abs(predictions-testLdisp(['MSE:',num2str(mse),',R2:',num2str繪制誤差熱圖復(fù)制errors=predictionstitle('誤差熱圖’);繪制殘差圖復(fù)制residuals=predictionsxlabel(真實(shí)值’);復(fù)制[~,~,~,AUC]=perfcurve(testLabels,pre%繪制柱狀圖set(gca,'XTickLabel',{'M完整代碼整合封裝%該腳本整合了從數(shù)據(jù)加載、模型訓(xùn)練、GUI設(shè)計(jì)到模型評(píng)估的全過程%1.數(shù)據(jù)選擇與加載模塊figure('Name','Hilbert-HuangTransformModel','Position',[100,100,uicontrol('Style','pushbutton','String',’[50,550,120,30],'Callback',@selectFile);filePathText=uicontrol('Style’,'text','Position%文件選擇回調(diào)函數(shù)[file,path]=uigetfile('*.mat','選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇框filePath=fullfile(path,file);%獲取完整文件路徑%2.模型參數(shù)設(shè)置模塊20]);%學(xué)習(xí)率標(biāo)簽learningRateEdit=uicontrol('Style','edit','String','0.01','Position',[130,510,100,30]);80,20]);%批次大小標(biāo)簽batchSizeEdit=uicontrol('Style','edit','String','32','Positi[130,470,100,30]);%批次大小輸入框80,20]);%訓(xùn)練輪次標(biāo)簽epochsEdit=uicontrol('Style','edit','String','20',430,100,30]);%訓(xùn)練輪次輸入框%3.模型訓(xùn)練與評(píng)估按鈕'Position',[50,380,120,30],'evaluateButton=uicontrol('Style','pushbutton','String','評(píng)估模型','Position',[180,380,120,30],'Callback',@evaluateModel);%評(píng)%模型訓(xùn)練回調(diào)函數(shù)learningRate=str2double(get(lbatchSize=str2double(get(batchSizeEdit,'String'));%獲disp(['開始訓(xùn)練：學(xué)習(xí)率=',num2str(learningRate),’,批次大小=',num2str(batchSize),',訓(xùn)練輪次=',num2str(epochs)]);%訓(xùn)練代碼放