Denoiser：用于fMRI BOLD数据的令人讨厌的回归工具 Denoiser是一种用于从功能性MRI数据中去除噪声源并对其进行时间滤波的工具。 它还提供了有害信号内容的可视化（包括运动信息，如果提供的话），使用户可以快速了解噪声消除前后的数据质量。 去噪器作用于4D fMRI数据（采用nifti文件路径或已加载的nibabel对象作为输入）。 在体素水平上执行有害信号去除和时间滤波，并创建一个“清理过的” 4D Nifti文件（ _NR文件）/ nibabel对象作为输出。 由用户指定要消除的特定噪声信号（包含在tsv文件中）。 仅在对BOLD数据进行最少的预处理之后（例如，在使用fmriprep预处理数据fmriprep ，该工具会创建一个包含滋扰信号的.tsv文件），才应使用此工具。 有关如何运行的说明，请输入：python run_denoise.py -h 用法：ru

随着人口老龄化趋势的加快, 老人独居现象增多, 为了减少老人摔倒所带来的伤害, 本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究. 针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题, 结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断, 加快了鬼影的消除, 避免了其干扰. 利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记, 求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征, 通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒. 为了提高摔倒行为的检测率, 提出采用双摄像头进行联合判断. 实验结果表明, 系统能有效识别摔倒与其他日常行为, 算法准确度高、实时性好.

毫米波雷达天线耦合的影响与消除博文相对应的代码和数据，包括数据和代码，为防止乱码代码都备份了txt格式。

 摘要：介绍了一种用于IP电话中的自适应回声消除器，采用归一化最小二乘（NLMS）自适应滤波器实现，包括语音模式检测器和粗略时延估计器。最后以TI公司的TMS320C5402DSP芯片为平台，实现了该回声消除器，还对关键代码进行了分析。    关键词：回声消除，自适应滤波，NLMS，DSP1　在VoIP中采用回声消除技术的必要性　　与传统的PSTN网络采用电路交换技术不同，IP电话采用的是分组交换技术，充分利用Internet来传输语音数据，使得价格大大降低，从而取得了长足的发展。但是IP电话也存在一些弊端，比如语言质量比较差，导致这一弊端的因素很多，其中主要的因素就是网络延时和算法延时，这主

rnaseq_variant_calling_workflow 下载 使用以下命令克隆git存储库： git clone https://github.com/durrantmm/rnaseq_variant_calling_workflow.git 安装 此工作流使用conda环境来满足所有必要的依赖关系。 确保您已安装anaconda。 下载。 您只需输入以下内容就可以安装工作流程： bash install.sh 在您的控制台中。 现在是时候进行配置了。 配置 这是正确运行工作流程中非常重要的一步。 打开提供的config.yaml文件以开始使用 设置GATK和Picard执行路径 config.yaml文件的前两个参数是 gatk_path: "java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar" picard_path: "java -jar

该程序从实时音频信号中消除静音。该程序还检测是男声还是女声。

OFDM系统对频率偏移极为敏感，频率偏移将导致子载波之间失去正交性，于是产生子载波干扰(ICI)，从而降低系统性能。通过对有效抑制ICI的方法—ICI自消除算法进行研究，分析了ICI自消除算法对OFDM系统的影响。在软件无线电（GNU Radio）平台上搭建该系统，并在实际环境中运行。研究结果表明：与传统OFDM系统相比，ICI自消除算法使OFDM系统的误码率得到改善。

JeeSite企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度集成封装而成的高效，高效，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite是您快速完成项目的最佳基础平台解决方案，JeeSite是您想学习Java平台的最佳学习案例，JeeSite还是接私活的最佳助手。 JeeSite是在Spring Framework基础上建造的一个Java基础开发平台上，以Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层，Apache Shiro为权限层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流引擎。是JavaEE界的最佳整合。 JeeSite主要定位于企业信息化领域，已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具，包括：系统权限组件，数据权限组件，数据字典组件，核心工具组件，视图操作组件，工作流组件，代码生成等。前端界面样式采

全双工通信射频自干扰消除硬件实现，任宇鑫，于翠屏，本文在现有2.4GHz收发信机的基础上，针对点对点同时同频全双工通信，设计并研发了一套射频自干扰消除装置。本文设计的功率精确控制

matlab消除回声的代码[目录] 概述 Nelly是一个软件包，用于从时域太赫兹（THz）光谱（TDS）和时间分辨THz光谱（TRTS）数据中数值提取材料的复数折射率。 通常，通过对材料进行以下几种假设之一来提取折射率（例如，假设仅吸收作用于信号）。 这些假设限制了结果的准确性，并限制了对某些类型样本的分析。 另一方面， Nelly不需要任何这些假设，并且可以准确地处理来自各种样本几何形状的数据。 TDS和TRTS数据集通常包含两个测量值：（1）已通过样品的THz脉冲，以及（2）已通过已知参考的太赫兹脉冲。 下图描绘了这种常规设置，其中THz脉冲穿过层状参考物（在其中所有层都得到了很好的表征），并且样品通过了包含我们要测量其折射率的层。 这些测量的一般原理是，我们可以将样品和参考脉冲之间的差异与未知折射率相关联。 具体来说，我们可以对脉冲进行傅立叶变换，并观察每个光谱成分在通过样品时（与参考值相比）的幅度和相位如何变化。 我们可以将其表示为传递函数$ \ frac {\ tilde {E} {s}} {\ tilde {E} {r}}（\ omega）$，即样本与参考的复杂比率。 幅