用matlab画误差椭圆代码人脑结构协方差网络的可靠性和可比性。 支持在Matlab代码中发表在NeuroImage（）上的论文“人脑结构协方差网络的可靠性和可比性”。 再现分析 此代码库的目的是使我们的分析透明且可重复。 但是，提供的代码无意用作其他数据集的软件包。 在main_figures.m您会找到所有函数调用，它们均会重现主要结果的图形。 对于辅料的人物所有的函数调用列在supplementary_figures.m在文件夹的补充。 依赖关系和确认 代码 为了完整起见，包含了Brain Connectivity Tool（）和FreeSurfer（）的代码。 版权归原始出版物所有。 函数error_ellipse.m的代码受本教程的Matlab源代码启发。 数据集 为了重现我们的分析，所有必要的数据都作为MAT文件包含在内。 但是，出于良好的数据治理的考虑，这不包括原始的NIFTI文件和元数据变量（例如年龄或性别）。 有关访问原始数据集和元数据的信息，请参见和。 要重现图3面板bd的大脑表面图，请包含lh.aparc.annot和lh.pial文件。 贡献者 乔纳·卡蒙（Jo

A02 传感器及仪表测量误差分析-I 目录 CONTNETS 测量误差及表达方法 测量误差及其表达方法 01 绝对误差 02 相对误差 03 折合误差 测量误差及表达方法 测量值与被测量真值之差称为测量的绝对误差，或简称测量误差。 δ= x－x0 式中：δ—— 测量误差； x —— 测定值（例如仪表指示值）； x0—— 被测量的真值 (真值一般无法得到，通常用更高等级仪表测量值替代)。 绝对误差特点： (1)绝对误差是有单位的量，其单位与测量值和真实值相同。 (2)绝对误差是有符号的量，其符号表示出测量值与真实值的大小关系。 (3)测量值与被测量真实值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来体现。 测量误差及表达方法 仪表的绝对误差与被测量的真实值之比值称为相对误差，其为无量纲数，以百分数表示。 注：误差越小，说明测量越准确。 对于相同的被测量，用绝对误差评定其测量精度的高低。 但对于不同的被测量，则应采用相对误差来评定。 相对误差＝ 一体温计测37℃体温和高温计测560℃蒸汽温度,都有1℃的绝对测量误差，哪个温度计测的更准? 相对误差更能说明示值的准确程度。 绝对误差愈小，说明指示值愈接近

神经网络分析测误差.doc

第2章 BP误差反传神经网络.doc

图像的均方误差的matlab代码将此gitlab存储库放在github上，这样我就可以使用它并根据需要对其进行修改 具有神经网络的超声B型成像 动机 在脉冲回波超声B模式成像中，根据介质的回声性（即“亮度”模式）重建图像。 用换能器阵列重建图像的标准方法是使用延迟和求和波束成形（DAS）：施加时间延迟以将信号聚焦在空间的某个点上，然后将复杂的阵列信号平均在一起并显示幅度。 DAS健壮且易于计算，并广泛用于医学超声成像中。 但是，大多数医学成像目标（例如，软组织）由弥散的，无法分辨的微观散射体组成。 在DAS的作用下，来自这些散射体的回波会随机组合以产生强的倍增噪声，称为斑点。 斑点导致图案具有高方差，并且仅在对多个斑点进行平均时才代表潜在的回声性。 我们认为，可以使用换能器阵列信号的模拟训练一个简单的全卷积神经网络来估计回声。 通过使用平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和多尺度结构相似性（MS-SSIM）的与归一化无关的对数比例版本进行量化，该神经网络生成的超声图像比DAS具有更精确的回声性。指标。 描述 该存储库提供了从头开始训练B模式网络的代码，并包括了本文中使用的损失函数

尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0 最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。 例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性') % 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x) 有关更多信息，请查看已发布的演示文件。 本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994 应即将提交类似的省略号提交

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究.doc

三轴磁罗盘高精度误差补偿算法研究.doc