HRV分析 一组用于分析心电图数据集以提取心率变异性及其功率谱分析的程序。 对于功率谱，使用了四种不同的方法：a) 傅立叶 b) 韦尔奇周期图（基于傅立叶） c) Burg 自回归 d) Yulear 自回归。 如果您要使用或修改和使用上述程序，请访问以下文件： (1) ML Stavrinou、GC Sakellaropoulos、E. Trachani、V. Sirrou、P. Polychronopoulos、G. Nikiforidis、E. Chroni，心率变异性光谱分析中的方法论问题：在癫痫患者中的应用，生物医学信号处理和控制，卷。 13，第 1-7 页，2014 年。 论文中还使用了这些程序： (2) 不受深部脑刺激影响的帕金森病心率变异性，Trachani E，Constantoyannis C，Sakellaropoulos GC，Stavrinou ML，N

基于水文模型与机器学习集合模拟的水沙变异归因定量识别——以黄河中游窟野河流域为例.pdf

均匀变异MATLAB代码用零击不变和有效的视觉搜索找到任何Waldo 作者：张梦蜜，冯家石，马敬德，林周慧，赵琦和加布里埃尔·克雷曼（Gabriel Kreiman） 该存储库包含用于不变且有效的视觉搜索的零镜头深度学习模型的实现。 我们的论文发表在《自然通讯》上。 免费获取我们的手稿，补充材料 项目介绍 在混乱的场景中搜索目标对象是日常视力中的一项基本挑战。 视觉搜索必须具有足够的选择性，以将目标与干扰因素区分开，目标的外观不变，有效避免图像的详尽探索，并且必须通过零镜头训练来概括定位新颖的目标对象。 在广泛的类别特定培训之后，先前的工作重点是寻找目标的完美匹配。 在这里，我们首次展示了人类可以高效而不变地在复杂场景中搜索自然物体。 为了深入了解引导视觉搜索的机制，我们提出了一种具有生物启发性的计算模型，该模型可以有选择地，不变地和有效地定位目标，并推广到新颖的对象。 该模型为在自然场景中搜索过程中自下而上和自上而下的信号集成机制提供了近似值。 刺激物 目标 我们的模型预测的注意力图 固定的地方 前提条件 该代码已在MAC OSX和Ubuntu 14.04中成功测试。 仅需要CPU。

pyHRV是一个开放源代码的Python工具箱，可从心电图（ECG），SpO2，血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算出最新的心率变异性（HRV）参数。 借助pyHRV，我们旨在为HRV专门的教育，研究和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。 它提供了可理解的源代码，以帮助初学者了解HRV参数计算的基础，同时为开发人员提供最重要的HRV分析功能，并为研究人员提供结果的质量出版物。 入门 安装 可以使用pip工具安装此工具箱（适用于Python 2和3）： pip install pyhrv 依赖关系： | | | | | 光谱 文档和教程 详细的pyHRV文档可在ReadTheDocs上找到： pyHRV API参考 其他教程可以在这里找到： pyHRV快速入门指南 教程：从ECG采集到使用pyHRV进行HRV分析 教程：使用pyHR

岩土参数统计器，可计算变异系数。标准差，标准值

《比较文学概论》马工程课件

心率变异性分析 hrvanalysis是用于对RR间隔进行心率变异性分析的Python模块，建立在SciPy，AstroPy，Nolds和NumPy的基础上，并根据GPLv3许可进行分发。 该库的开发于2018年7月开始，属于研发团队的项目的一部分，由Robin Champseix维护。 完整文档： : 网址： : GitHub ： : 版本：1.0.4 安装/先决条件 用户安装 安装hrv-analysis的最简单方法是使用pip ： $ pip install hrv-analysis 您还可以克隆存储库： $ git clone https://github.com/Aura-healthcare/hrv-analysis.git $ python setup.py install 依存关系 hrvanalysis需要以下条件： Python（> =

行业分类-物理装置-一种基于二代测序数据的反转相关复杂变异检测方法.zip

NGS_DNA管道 手动的 在上找到安装和使用手册 前处理 在管道的第一个预处理步骤中，将PhiX读段插入每个样本中，以在数据集中创建控件SNP。 随后，检查Illumina编码，并使用FastQC 1计算QC度量。 与参考基因组比对 Burrows-Wheeler Aligner（BWA） 2的bwa-mem命令用于将序列数据与参考基因组进行比对，从而生成SAM（序列比对图）文件。 SAM文件中的读取内容用Sambamba 3排序，从而生成了排序的BAM文件。 在测序过程中使用多个泳道时，使用Sambamba将所有泳道BAM合并为样本BAM。 （合并的）BAM文件使用Sambamba标记为同一读取对的重复项。 变种发现 GATK 4 HaplotypeCaller使用贝叶斯可能性模型针对基因组的每个位置估算比对中最可能的基因型和等位基因频率，而与在该位点是否检测到变体无关。 以后可以

粒子群算法优化bp神经网络，预测代码 确保上传的内容合法合规，涉及侵权内容将会被移除，详见CSDN资源共享规范。