举例:HSI空间I分量的直方图均衡化 计算机图形学 * *
2021-09-28 22:37:51 6.99MB MATLAB彩图
1
[素材]分离YUV420P像素数据中的Y、U、V分量.zip 本素材对应的文章为:《【音视频数据数据处理 1】【YUV篇】分离YUV420P像素数据中的Y、U、V分量》 地址: https://ciellee.blog.csdn.net/article/details/108226105
2021-09-22 22:15:25 266KB yuv420图片素材
1
Unet-ECG细分 该网络使用Unet对ECG进行分段,以识别给定ECG的P,QRS,T分量。 具有长短期记忆神经网络的心电图(ECG)的注释(或分段)。 在这里,我尝试对Unet架构的ECG进行分段,使用[PyTorchWavelets]的编辑版本将来自QTDB数据集的ECG转换为小波域( )。 我首先提供ECG和标签作为应用小波变换的输入,然后存储相应的比例以及小波的实部和虚部。 在开始时,我努力使用标准的1d Conv和1d ConvTranspose使输入和输出匹配,我使用WFDB软件包将P段标记为1 QRS标记为2,将T段标记为3。 它在physionet的QT数据库上似乎运行良好,但是标记的方式存在一些问题。 我必须寻找其他数据集才能尝试。 模型 入门 使用wget -r -l1 --no-parent 将QTDB ECG数据集下载到qtdb目录 运行QTDB_Wavel
2021-09-19 15:54:44 197KB JupyterNotebook
1
matlab滤除特征代码稳态诱发电位 (SSVEP) 该存储库包含 CRAMPP 视觉任务 EEG 处理和分析的代码。 处理顺序 下面介绍EEG文件的处理顺序(即pipeline)以及该工作流的重要特征。 几乎所有 EEG 脚本 ( *.m ) 都需要的两个重要文件/脚本是: src/vis_workspace_prep.m -> 通过设置工作目录、启动 EEGlab 和读取参与者信息来准备工作区 data/0-global-vars/vis-subj-info.xlsx' -> 此工作簿存储有关主题的注释(例如,数据质量、参与者被放弃的原因等)。 最重要的是,第一张表用作批处理器,其中可以添加一个或多个参与者进行批处理 用于准备数据的有用脚本/工具: rename_brainvision_files.m -> 由 Robert Oostenveld 编写的脚本(单击此处查看 ),有助于重命名 Brainvision 文件。 如果在记录完成后重新命名了 Brainvision EEG 文件,则它变得不可读,因为标题需要原始名称。 预处理流水线: prepro.m -> 按以下顺序预处理
2021-09-18 09:34:39 31KB 系统开源
1
RLMD 是一种改进的局部均值分解,由一组优化策略提供支持。 优化策略可以处理 LMD 中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。 它从混合信号中同时提取一组单分量信号(称为乘积函数)及其相关的解调信号(即 AM 信号和 FM 信号),这是与其他自适应信号处理方法(如EMD。 RLMD 可用于时频分析。 参考: [1] 刘志良,金亚强,左铭,冯志鹏。 基于鲁棒局部均值分解的时频表示,用于多分量 AM-FM 信号分析。 机械系统和信号处理。 95: 468-487, 2017。 [2] Smith J S.局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 皇家学会界面杂志,2005 年,2(5):443-454。 [3] G. Rilling、P. Flandrin 和 P. Goncalves。 关于经验模式分解及其算法。 IEEE-EURASIP 非线性信号和图像处理研讨会 NSIP-03
2021-09-15 19:07:59 7KB matlab
1
行业分类-设备装置-一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法.zip
行业资料-电子功用-三分量磁场和三分量电场海洋电磁数据采集站.pdf
2021-09-11 18:02:52 478KB
1
此函数返回(交叉)频谱密度相关性的估计,称为(交叉)循环调制频谱。 它可用于检测给定信号中隐藏的循环平稳分量,并可用于轴承和齿轮故障诊断。 为此,此功能允许根据 CMS 地图提供的信息执行包络分析。 换言之,出于诊断目的,CMS 可用作预处理工具,以检测包含可被包络分析利用的诊断信息的信息最丰富的频带。 还提供了展示如何使用 CMS 的演示。 参考文献:Antoni J, Cyclostationarity by examples, Mechanical Systems and Signal Processing 23(4):987-1036, 2009
2021-09-09 19:27:51 4KB matlab
1
交通标志检测是交通标志识别的难点。在复杂的交通环境下,采用传统颜色空间的固定阈值分割进行交通标志检测的方法鲁棒性差,难以准确有效地检测出交通标志。提出了一种基于三分量色差法和Ostu法的交通标志检测方法。首先,通过计算图像R、G、B分量的差值来得到红、蓝、黄三种颜色分量,然后利用Ostu法分别对它们进行阈值分割,得到交通标志的检测结果。实验结果表明,该算法的检测准确率和实时性满足实际要求。
2021-09-08 16:33:30 340KB 交通标志检测
1
QuantumMPS:量子位更少的变分量子本征求解器
1