matlab的egde源代码铅DBS LEAD-DBS不适用于临床！ 关于Lead-DBS LEAD-DBS是一个MATLAB工具箱，可简化以下工作： 术后MRI和/或CT成像重建人脑中的深脑刺激（DBS）电极 本地化的可视化结果在2D / 3D中 DBS电极放置结果及其对临床结果的影响的分组分析 模拟DBS刺激（计算激活组织的体积-增值税） 基于扩散张量成像（DTI）的连通性估计以及从VAT到其他大脑区域的纤维跟踪（连通体手术） 安装 先决条件 建议的RAM大小：16GB或更大 MATLAB版本：R2017b（MATLAB 9.3）或更高版本 MATLAB图像处理工具箱 MATLAB信号处理工具箱 SPM12 正常安装 Lead-DBS可以以完整功能的形式从我们的网站（）下载。 开发安装 另外，特别是在您希望修改Lead-DBS并为之做出贡献的情况下，您可以 从复制克隆Lead-DBS存储库。 下载必要的文件并将其解压缩到克隆的git存储库中。 我们很乐意将您的改进实施到Lead-DBS中–请直接联系我们以直接访问Github，或随时向Pull-DBS存储库添加拉取请求。 入门 您可

博弈论 Matlab 工具箱 MatTuGames 提供了大约 230 个函数用于建模、计算一些解以及具有可转移效用的合作博弈的属性。 与现有的用于研究 TU 游戏的 Matlab 工具箱相比，后者是用 C/C++ 编程风格编写的，结果是由于这些函数的执行速度相对较慢，因此我们严重依赖向量化结构来编写更高效的 Matlab 函数。 特别是，该工具箱提供了计算（前）内核、（前）核仁和反（前）内核以及游戏值的函数，如 Banzhaf、Myerson、Owen、位置、Shapley、团结和联盟团结价值等等。 此外，我们将讨论如何将 Matlab 的并行计算工具箱与该工具箱结合使用，以通过启动补充 Matlab 工作程序来提高性能。 提供了一些信息如何在正在运行的 Matlab 会话中调用我们的 Mathematica 包 TuGames。 入门： 为了深入了解如何分析合作博弈， 带有博弈论工具

深度学习matlab工具箱deeplearningtoolbox-新建文本文档 .txt 深度学习matlab工具箱 deep learning toolbox还没研究过，有研究的，麻烦分享一下心得。 不让上传过大附件，也不能直接给链接，只能这样了

随手转发matlab随机森林的工具箱，觉得有用的可以为学生党捐献微乎其微的1积分，谢谢

“MIDAS Analytic”扩展包含使用 Beta 或指数 Almon 滞后执行 MIDAS 回归分析并根据估计参数进行预测的功能。 随附的用户手册解释了如何处理主要功能- 经典的 MIDAS 回归（包括 DL-MIDAS、ADL-MIDAS 和 FADL-MIDAS）：reg_midas_analytic， - 多元 MIDAS 回归：reg_mvmidas_analytic， - MIDAS 逻辑回归：logit_midas_analytic， - MIDAS VAR 回归：var_midas_analytic。 此扩展可以独立使用，也可以与 MIDAS MATLAB 工具箱一起使用，该工具箱可在 MATLAB 中央文件交换（编号 45150）网页上找到。

细节增强的matlab代码Matlab Dicomseries阅读器 1.简介 这个小型的MATLAB工具箱提供了从包含许多DICOM文件的目录中读取一个或多个DICOM系列的功能。 DICOM文件会自动匹配在一起成为分区（每个分区通常是2D或3D卷）。 使用这些分区，可以将DICOM系列方便地读取到MATLAB中。 该代码可处理经典DICOM文件和增强型DICOM文件，并提供用于以一致方式读取它们和访问DICOM标签的实用程序。 重要说明：我们从经验中知道DICOM文件存在很多变化，并且代码可能无法正确处理所有DICOM文件。 我们在研究中严重依赖此代码，并将根据需要改进代码以处理新数据。 如果您发现DICOM文件中存在错误或错误，可以通过查找修复程序或让我知道来帮助改进此工具箱！ 重要说明2 ：此代码仅用于研究目的。 请不要将其用于任何临床实施！ 对于因使用此软件而造成的损坏，我不承担任何责任。 2.用法 下载此程序包，然后放在任何您喜欢的位置。 将dicomseries目录添加到您的MATLAB路径。 使用以下方法分析DICOM目录： partitions = readDicom

量子聚类算法的Matlab工具箱，大家可以下载使用

混合频率回归研究了高频变量对低频结果的解释能力。 与高频回归量相关的权重通常采用某种函数形式。 这个工具箱是由 Eric Ghysels 编写的 Mi(xed) Da(ta) S(ampling) 回归 (MIDAS) 程序的重新打包。 它支持 ADL-MIDAS 类型的回归。 该软件包还包括用于 GARCH-MIDAS 和 DCC-MIDAS 估计的两个函数。 有关详细信息，请参阅随附的用户指南。 句法： [...] = MIDAS_ADL(DataY,DataYdate,DataX,DataXdate) [...] = MIDAS_ADL(DataY,DataYdate,DataX,DataXdate,name,value,...) [...] = GarchMidas(y, name,value,...) [...] = DccMidas（数据，名称，值，...）

小波变换及matlab原始码散射m 用于信号散射的MATLAB工具箱 散射表示基于非线性变换，该非线性变换对平移不变，对变形稳定，但仍具有很高的判别力。 用法 假设您有一个以Fs采样的signal 。 选择一个品质因数（每倍频程的频率仓数） Q并运行default_auditory来开始使用称为scalogram的时频表示，即小波变换模数。 Q = 8 ; % typical values for quality factor in audio are 8, 12 or 16 opts{ 1 } = default_auditory(length(signal),Fs,Q); 散射体系结构在比例图的顶部添加了第二层小波变换。 该工具箱提供了沿时间进行散射（即调幅频谱）的功能，还提供了联合时频散射（由JoakimAndén引入）和螺旋散射（由Vincent Lostanlen引入）。 % This line provides default options for scattering along time opts{ 2 }.time = struct(); % Uncomment t

数字测频matlab代码iPhys：基于开放式非接触式成像的生理测量工具箱 在过去的几年中，使用低成本相机远程测量生理信号的方法已经引起了很多关注。 成像PPG（iPPG）专注于使用成像设备捕获与透射或反射光有关的变化来测量距人体一定距离处的血流体积变化。 影像心动描记法（iBCG）通常利用光流估计来跟踪视频序列中头部或身体的垂直运动。 iPPG和iBCG方法均可用于恢复人的生命信号。 该工具箱包含用于非接触式生理测量的多种算法的MATLAB实现。 这将使研究人员能够使用已知所有参数的基准方法的标准公共实施方式，在其数据集上呈现结果。 该工具箱包含了许多最常用的基线成像方法，这些方法可用于成像心律描记术（iPPG）和图像心动描记术（iBCG）。 引文： 如果您发现此工具箱很有用并在您的工作中使用它，请引用： iPhys：基于开放式非接触式成像的生理测量工具箱 丹尼尔·麦克杜夫 ArXiv 链接：引用为：arXiv：1901.04366 [cs.CV] 我们欢迎有关工具箱的建议或联系。 请联系： 背景： 成像光电容积描记术（iPPG）已开发为一种使用数码相机和环境光远程捕获BVP信号的方