脑电信号基础matlab代码波列分析 使用 2D 和 3D AUC 图，我们提高了帕金森病的检测精度 有用于分析脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 和震颤图数据的 Matlab 文件。 波列电活动分析方法的思想是我们将生物医学信号视为波列的组合。 波列是信号在时间、频率和空间上局部化的功率谱密度的增加。 我们将波列检测为小波频谱图中的局部最大值。 我们不认为波列是一种特殊的信号。 我们研究了以下波列参数：波列中心频率、波列最大功率谱密度、周期中的波列持续时间和波列带宽。 我们开发了特殊的图表，称为 AUC 图，以确定哪些波列是神经退行性疾病的特征。 您可以在此处阅读我们的方法： OS Sushkova、AA Morozov、AV Gabova、AV Karabanov。 使用基于波列的电活动分析方法研究帕金森病患者肢体震颤的表面肌电图和加速信号 // 人工智能进展：第 16 届伊比利亚美洲人工智能会议，IBERAMIA 2018，秘鲁特鲁希略，11 月 13 日-16, 2018, Proceedings / GR Simari, F. Eduardo, F. Gutiérrez

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Kaggle-木薯叶病分类 Kaggle竞赛代码“木薯叶病分类”。 排名256/3900（最高7％）铜牌 比赛于2月结束，当我最近整理代码时，我决定在GitHub上发布它（整理代码确实是一件很累的工作〜）。 我在私有数据集中得到0.8987 。 但是，这不是我最好的解决方案（确定是成功的关键...大声笑）。 我在Github上发布的代码为0.9010 ，如果我提交此解决方案，则该代码应排在银牌区域。 此仓库包含培训部分和测试部分的代码，我使用一些技巧，如下所示： AMP，用于更快的训练（Kaggle中的GPU时间限制，我的GPU不好） 数据8月可提供更好的性能（我放弃了cutmix或snapmix之类的技巧，这些技巧浪费大量时间并且没有改善性能） K折模型合奏：$ k = 5 $ 模型集合：EfficientB4（由我自己训练）+ Resnext（在讨论区域中开放访问） 测

vb开发的简易用户管理系统，稍加修改就可变为学生管理系统。好好诶

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