ar模型matlab代码HRAN-快速fMRI的生理噪声去除 我们创建了一种统计工具来估算和消除快速功能磁共振成像中的生理噪声（）。 我们的代码已获得MIT许可，没有任何保证。 下面，我们描述实现该软件的步骤： 先决条件 HRAN是在MATLAB 2018和2019（）中创建和测试的。 HRAN使用chronux工具箱，该工具箱可在上找到。 下载MATLAB和chronux之后，请通过添加以下行将脚本定向到相应的目录： addpath(genpath( ' /PATH/chronux ' )) 其中PATH是chronux目录的路径。 正在安装 我们的实验室Git-上提供了HRAN软件包。 我们建议运行HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m脚本，以测试程序是否已成功下载。 跑步 估计生理频率 如HRAN_demo_nifti.m和HRAN_demo_simulated.m ，首先使用以下输入参数根据解剖学定义的ROI（例如心室）估算生理频率： % TR, moving window length, percent overlap inputPar

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

故障诊断，时域特征提取，包含有量纲参数和无量纲参数，一共17个特征参数值；频域特征提取，一共3个特征参数值；时频域特征提取，一共18个特征参数值；所有matlab程序代码均有详细注解说明，直接代入原始数据运行即可得到结果。

ist的matlab代码B蛇道检测的C ++实现 这是基于Wang等人的bsnake论文进行车道检测的代码。 什么是基于B蛇的车道模型 它描述了平行线的透视效果是通过双重外力构造的，用于通用车道边界或标记 与其他车道模型（例如直线和抛物线模型）相比，它能够描述更广泛的车道结构。 由于在地面上使用了平行的道路知识，因此它对阴影，噪声和其他方面具有鲁棒性。 通过确定车道模型控制点的集合来制定车道检测问题。 消失点的Canny / Hough估计（CHEVP）算法 它是一种健壮的算法，可为B蛇道模型提供良好的初始位置，该模型对于捕获的道路图像中的噪声，阴影和照明变化具有鲁棒性。 它也适用于标记和未标记的划线油漆线和实心油漆线道路。 CHEVP算法如何工作 假定该道路在地面上具有两个平行边界，并且在短的图像水平带中，该道路近似是笔直的。 作为透视投影的结果，图像平面中的道路边界应在地平线上的共享消失点处相交。 CHEVP算法有五个处理阶段： 通过Canny边缘检测提取边缘像素。 Canny边缘检测用于获得边缘图。 通过霍夫变换进行直线检测。 地平线和消失检测。 通过检测到的道路线估计道路的中线

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

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基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

天鹰优化器MATLAB代码

基于深度置信网络(DBN)回归预测，深度置信网络DBN回归预测，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

波长变量筛选的方法主要有相关系数法，逐步回归法，无信息变量消除法(UVE)，遗传算法(genetic algorithm,GA)等，其中无信息变量消除法的研究和应用在国内的报道较少。无信息变量消除算法是新的变量筛选方法，该算法最初由Centner等人提出来，并用于NIR光谱数据，其目的是为了减少最终PLS模型中包含的变量数，降低模型的复杂性，改善PLS模型，还与其它相关方法进行了比较，UVE方法得到的结果的SEP最小。