自适应神经网络(ANN)滤波器的高精度深度估计方法matlab代码

以下是一个示例的MATLAB代码，演示了使用自适应神经网络（ANN）滤波器进行深度估计的基本步骤：

% 步骤1: 数据准备
% 假设你已经准备好了图像数据集并具有相应的深度标签

% 步骤2: 网络架构设计
% 这是一个简单的示例，你可以根据需要设计更复杂的网络结构
net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个前馈神经网络，具有10个隐藏层节点和5个输出节点

% 步骤3: 数据预处理
% 假设你已经加载了图像数据，并进行了必要的预处理（例如缩放和归一化）

% 步骤4: 网络训练
net = train(net, inputs, targets); % inputs是输入图像的特征向量，targets是对应的深度标签

% 步骤5: 模型评估
outputs = net(inputs); % 使用训练好的模型进行预测
mse = mean((outputs - targets).^2); % 计算均方误差（MSE）
rmse = sqrt(mse); % 计算均方根误差（RMSE）
mae = mean(abs(outputs - targets)); % 计算平均绝对误差（MAE）

% 步骤6: 超参数调优
% 根据实际情况进行超参数调优，例如学习率、隐藏层节点数等

% 步骤7: 模型应用
% 对于新的图像数据，使用训练好的模型进行深度估计
new_outputs = net(new_inputs); % new_inputs是新图像的特征向量

% 请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能因任务和数据集而有所不同

请注意，这只是一个基本的框架，实际的实现可能需要根据你的具体需求进行修改和调整。此外，确保你已经加载和准备好了适当的数据集和特征向量。