学校的一个小作业，给出一段嘈杂的声音信号，要求滤掉环境噪音，听出其中的说话内容

简单的数学matlab代码使用单光子相机进行光子高效成像 Repo 包括数据和 MATLAB 代码“使用单光子相机进行光子高效成像” 作者：D.Shin*、F.Xu*、D.Venkatraman、R.Lussana、F.Villa、F.Zappa、VKGoyal、FNCWong 和 JHShapiro 发表在《自然通讯》上 如何引用（BibTeX）： @文章{shin2016photon， title={单光子相机的光子高效成像}， 作者={Shin, Dongeek and Xu, Feihu and Venkatraman, Dheera and Lussana, Rudi and Villa, Federica and Zappa、Franco 和 Goyal、Vivek K 和 Wong、Franco NC 和 Shapiro、Jeffrey H}， 期刊={自然通讯}， 体积={7}， 年={2016}, 出版商={自然出版集团} } 给定的 MATLAB 实现使用由 SPAD 相机获得的光子到达数据来计算精确的 3D 和房间尺度对象的反射率作为概念验证。 将结果与基线过滤直

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脑电信号基础matlab代码波列分析 使用 2D 和 3D AUC 图，我们提高了帕金森病的检测精度 有用于分析脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 和震颤图数据的 Matlab 文件。 波列电活动分析方法的思想是我们将生物医学信号视为波列的组合。 波列是信号在时间、频率和空间上局部化的功率谱密度的增加。 我们将波列检测为小波频谱图中的局部最大值。 我们不认为波列是一种特殊的信号。 我们研究了以下波列参数：波列中心频率、波列最大功率谱密度、周期中的波列持续时间和波列带宽。 我们开发了特殊的图表，称为 AUC 图，以确定哪些波列是神经退行性疾病的特征。 您可以在此处阅读我们的方法： OS Sushkova、AA Morozov、AV Gabova、AV Karabanov。 使用基于波列的电活动分析方法研究帕金森病患者肢体震颤的表面肌电图和加速信号 // 人工智能进展：第 16 届伊比利亚美洲人工智能会议，IBERAMIA 2018，秘鲁特鲁希略，11 月 13 日-16, 2018, Proceedings / GR Simari, F. Eduardo, F. Gutiérrez

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集成式卡尔曼滤波器的MATLAB代码，十分好用，而且在降雨预测，径流预测中使用，取得很好的效果。这一算法除了计算效率很好，预测技能对滤波器中的噪声公式相当不敏感，这意味着实验设置很强的，仅仅需要较少的调整。

巴特沃斯带通滤波器这个简单的函数是为我的数字图像处理课程编写的在东地中海大学任教副. 哈桑·德米雷尔（Hasan Demirel）教授2010-2011 Spring学期完整报告： http://www.scribd.com/doc/51981950/HW4-Frequency-Domain-Bandpass-Filtering 撰文： 莱昂纳多 O. Iheme (leonardo.iheme@cc.emu.edu.tr) 2011年3月24日 I = 输入灰度图像d0 = 下截止频率d1 = 更高的截止频率 该函数利用带通滤波器的简单原理可以通过将低通滤波器与高通滤波器相乘来获得其中低通滤波器的截止频率高于高通滤波器。 用法 GAUSSIANBPF(I,DO,D1) 例子ima = imread('草.jpg'); ima = rgb2gray(ima); 过滤图像 = gaus

卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真程序——黄小平.rar，这是卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真书籍的配套程序