2021年4月1日 · Detailed computational complexity analysis of compact and adaptive 1D CNNs are reported. The benchmark datasets and the principal 1D CNN software are also publicly shared. During the last decade, Convolutional Neural Networks (CNNs) have become the de facto standard for various Computer Vision and Machine Learning operations.

信号学中，将沿平面分布的信号称为一维信号（1D Signal），例如音频信号。 一维傅里叶变换，能够将一组满足狄利克雷条件（Dirichlet Theorem）的一维信号分解到周期性复指数波（Complex Exponential Wave）构成的二维向量空间。

2024年11月19日 · 一维 卷积神经网络 （1D Convolutional Neural Network, 1D CNN）是卷积 神经网络 的一种变体， 专门用于处理序列数据，如时间序列、文本等。 一维卷积神经网络 的基本结构与二维卷积神经网络（2D CNN）类似，但主要区别在于卷积操作是在一维序列上进行的。 它通常由以下几个部分组成： 输入层：接收一维序列数据作为模型的输入。 卷积层：卷积层是一维卷积神经网络的核心部分，它使用一维卷积核对输入序列进行卷积操作，以提取局部特征。 卷积 …

1D CNN-SVM for One-Dimensional Signal Classification. 本项目旨在使用 PyTorch 框架结合一维卷积神经网络（1D CNN）和支持向量机（SVM）对一维信号进行分类。 项目包括数据加载、数据集构建、模型训练、 特征提取 、SVM训练与测试等步骤。 通过这种方法，可以有效地利用CNN的特征提取能力，并结合SVM的分类性能，实现高精度的信号分类。 端到端处理：从数据加载到最终分类结果的全过程。 混合模型：结合了1D CNN的强大特征提取能力和SVM的高效分类性能。 …

2024年9月20日 · By linking neural networks with linear algebra, statistics, and optimization, this tutorial aims to clarify concepts related to 1D CNNs, making it a valuable resource for those interested in developing new libraries beyond existing ones.

1D Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently become the state-of-the-art technique for crucial signal processing applications such as patient-specific

This repo contains pytorch implementations of several types of GANs, including DCGAN, WGAN and WGAN-GP, for 1-D signal. It was used to generate fake data of Raman spectra, which are …

PyTorch implementations of several SOTA backbone deep neural networks (such as ResNet [1], ResNeXt [2], RegNet [3]) on one-dimensional (1D) signal/time-series data.

2024年6月21日 · GANs-for-1D-Signal 是一个基于PyTorch实现的库，集成了DCGAN（深度卷积生成对抗网络）、WGAN（ Wasserstein GAN）和WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）等多种GAN模型。 这些模型可以用于生成逼真的Raman光谱图，并且结果表现出色，不仅能够模拟复杂的数据分布，还能实现对实际数据的无缝对接。 项目采用了三种先进的GAN架构： DCGAN: 通过卷积神经网络进行生成与判别，实现了在1D信号上的高效建模。 WGAN: 利 …

2024年8月25日 · GANs-for-1D-Signal 是一个基于 PyTorch 实现的开源项目，专注于使用生成对抗网络（GAN）生成一维信号数据，特别是 Raman 光谱数据。 该项目集成了多种先进的 GAN 模型，包括 DCGAN、WGAN 和 WGAN-GP，这些模型能够生成逼真的 Raman 光谱图，不仅能够模拟复杂的数据分布，还能实现对实际数据的无缝对接。 确保你的环境中安装了以下依赖： 你可以通过以下命令安装 PyTorch： 首先，克隆项目到本地： 将你的 1D 信号数据（例如 Raman 光谱 …