matlab做信效度分析代码使用深度神经网络及其分析预测下颞（IT）多单元输出。 深度神经网络由多层组成，以处理输入图像。 以类似的方式，灵长类动物大脑的视觉皮层具有多个层，这些层处理从视神经传入的视觉刺激。 它们按以下顺序排列：V1，V2，V3，V4，IT（下颞）。 IT层类似于经过训练的DNN的最后一层，确定图像中的对象。 在该项目中，比较了灵长类动物大脑的视觉皮层（V4和IT）的5个区域中的2个区域与流行的DNN模型之间的比较。 用于比较的一些DNN模型是： HMO HMAX 像V1 像V2 克里热夫斯基等。 2012年 Zeiler＆Fergus 2013 1.1）数据获取和使用 在显示测试对象（灵长类动物）测试图像的同时，从其V4和IT区域记录神经输出。 V4区域具有128个通道，通过该通道收集神经输出，而IT区域具有168个通道。 因此，灵长类动物大脑中一幅图像的IT表示是一个168维向量。 总共向灵长类动物显示了1960张图像，因此V4数据矩阵为1960x128，而IT数据矩阵为1960x168。 这是数据的链接： 这里仅使用多单位数据。 为了从DNN模型的最后一个完全连

应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

matlab GUI生成word报告，作为子程序使用； zfd为图形句柄，word_data为测试数据，ReportNum为报告号，inpath为PDF报告输出路径，利用MATLAB生成Word文档并转存为PDF文件

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.

通过VB.NET读写Beckhoff 数字输入输出信号，模拟量信号，实现对Beckhoff PLC的控制，基于TwinCAT 3写的DEMO

这个是关于MFPG视频调用FMPG的一个演示程序。希望有用的下载看看，对研究视频压缩很有帮助

ARM7 LPC2103驱动标准输入输出接口

包含CarSim软件设置输入输出变量的中文汇总

matlab解决路径优化代码gptp_multi_output 该工具包用于实现多元高斯过程回归（MV-GPR）和多元Student-t过程回归（MV-TPR）。 设置 该工具包基于GPML MATLAB Code 3.6版。 您必须先在GPML 3.6中运行startup.m ，然后在此工具箱中运行add_path.m 。 代码结构 主要功能是gptp_general.m ，其依赖于四个功能在solver的文件夹。 解算器 这四个功能分别用于解决GPR，TPR，MV-GPR和MV-TPR。 gp_solve_gpml.m tp_solve_gpml.m mvgp_solve_gpml.m mvtp_solve_gpml.m 在里面 这些函数用于为相应的协方差函数生成初始超参数。 请注意以下初始化功能： Omega_init.m ， SE_init.m和nv_init.m （在TPR和MV-TPR中） 。 这些功能在最终结果中起着重要作用，如果您想获得可观的结果，请使用培训数据根据您自己的专家意见使用您自己的功能。 如果您自己编写一个新的，请不要忘记用相应的内核初始化函数替换SE_in

蓝牙共享GPS,可以共享个别的平板电脑使用，来实现导航任务，希望对大家有用