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labview中减少采样，直接可以使用，不用自己在编写程序

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减少 快速数组减少也循环稀疏元素。 使用安装 npm i arr-reduce --save 用法 回调参数 回调在提供的数组中的每个元素上执行： prev ：这是“累加器”。 该值要么是上次回调调用的结果，要么是指定的初始值。 curr : 当前正在循环的数组元素 i : 当前元素的索引 arr ：正在循环的数组。 例子 var reduce = require ( 'arr-reduce' ) ; reduce ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] , function ( prev , curr ) { return prev + curr ; } ) ; //=> '15' 传递初始值： reduce ( [ 'b' , 'c' ] , function ( prev , curr ) { return prev . concat ( curr )

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SVM-RFE 是生物信息学中强大的特征选择算法。 当特征数量较多时，避免过拟合是一个不错的选择。 但是，当存在高度相关的特征时，它可能会出现偏差。 我们提出了一种“减少相关偏差”的策略来处理它。 请参阅我们的论文（Yan 等人，具有递归特征消除的相关气体传感器数据的特征选择和分析”，2015 年）。 该文件是我们的方法和原始 SVM-RFE 的实现，包括线性和 RBF 内核。 **需要LibSVM** 感谢 SVM-KM 和蜘蛛工具箱！

图像卷积操作matlab代码CNN-MAR 基于卷积神经网络的X射线计算机断层摄影中的金属伪影减少（CNN-MAR） 版本1.0 张彦波博士（） 于恒勇博士（） 马萨诸塞州洛厄尔大学 2018.03.24 描述： 这段代码是用Matlab编写的。 它已在装有Windows 10操作系统，Matlab R2016a，Microsoft Visual C ++ 2012和GeForce GTX 970 GPU卡的PC上进行了测试。 由于该代码使用的是MatConvNet工具箱，因此如果您在测试环境中遇到兼容问题，请参考MatConvNet主页（）中的说明。 您可以在CPU或GPU模式下使用此代码来训练自己的神经网络。 我们还提供了训练有素的神经网络，小型训练数据样本和三个示例数据。 因此，您可以直接运行Demo_CNNMAR.m以获取样本数据的结果。 资料夹结构： Demo_CNNMAR.m：应用方法和评估的示例代码 cnnmar：CNN-MAR功能 数据：示例训练数据和金属工件数据 依赖的 matconvnet：MatConvNet工具箱， Practical-cnn-reg-2016a

用于X射线CT的基于先验的金属伪影减少算法