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matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25

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NL4Py NetLogo的Python控制器接口。 NL4Py使用远程过程调用体系结构，允许Python客户端代码控制NetLogoWorkspaceController服务器上的NetLogo工作区。 NL4Py支持通过单个Python客户端控制多个工作区。 阅读关于arXiv的NL4Py文章： ://arxiv.org/pdf/1808.03292.pdf NL4Py已通过Python 3.6.2的测试 要求 NL4Py可与NetLogo 6.0、6.1和6.2一起使用 NL4Py需要JDK 1.8 NL4Py要求将与Python分发一起安装 安装 您可以使用pip-tools安装NL4Py： pip install nl4py 用法 要在您的python代码中使用nl4py，请使用： import nl4py 并使用以下命令启动NetLogoControllerSer

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参考： X. Qin、Z. Yan 和 G. He，“一种基于联合最速下降和 Jacobi 上行链路大规模 MIMO 系统的近最优检测方案”，IEEE 通信快报，第一卷。 20，没有。 2，第 276-279 页，2016 年 2 月，doi：10.1109/LCOMM.2015.2504506。

数据融合matlab代码 基于视频分类的监控摄像机遮挡检测 Camera Occlusion Detection Based on Video Classification 本项目使用基于深度学习的视频分类方法来进行监控摄像机的遮挡检测 运行环境要求 代码要求安装Keras 2 和 TensorFlow 1 或者更高版本，详情请见requirements.txt文件。 你可以运行命令： pip install -r requirements.txt 你还需要安装ffmpeg用来提取视频帧，以及需要MATLAB来进行数据预处理阶段的图像增强 数据准备 首先，在data文件夹中准备好训练集train和测试集test，再使用命令mkdir sequences && mkdir checkpoints创建新的文件夹。 然后，运行python extract_files.py来提取视频帧，并用CSV文件记录下视频信息，以供后续代码使用。 数据预处理 直方图均衡化(HE) data_histeq.m对视频帧进行直方图均衡化，提高图像对比度。 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 对于像素分