D-S证据理论数据融合算法基础程序，可改

小波变换相关函数在matlab中如何应用 小波分解和重构过程 小波变换在图像压缩、融合等方面的应用并用matlab来实现

数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率 王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”， 该代码基于 依存关系 的Python 3.5 PyTorch> = 0.4.0 麻木 skimage 意象 matplotlib tqdm 代码 git clone git@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cd AWSRN 抽象的 近年来，深度学习已以出色的性能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。 但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。 在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。 在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。 此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。 AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分

数据融合matlab代码这是以下论文中涉及的数据和Matlab代码的副本 @inproceedings {liu2021robust， title = {强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}， 作者= {刘斌}， booktitle = {arXiv预印本arXiv：2105.06018}， 年= {2021} } 感谢您在此处使用代码和/或数据后是否引用本文。 代码中和本文中算法名称之间的对应关系如下： 代码中的“ pf” <----------->本文中的“ PF” 本文中代码<----------->“ DMA”中的“ dmmpf” 本文中代码<----------->“ SMA”中的“ pf_df” 本文代码<----------->中的“ pf_alpha”“ TS” 代码文件的简要说明如下 main_alg_compare.m：用于重现实验结果的主要功能 simu_data.mat和simu_data2.mat：实验中使用的两个数据集 Simulation_data_gen.m：用于生成simu_data.mat的代码 Simulation_data_gen2.m

数据融合matlab代码CMTF_hunyadi 通过CMTF进行癫痫数据的EEG-fMRI融合 描述 EEG数据（每位患者的平均间质放电量）以患者的张量x通道x时间表示。 fMRI数据表示为患者x体素的矩阵。 体素是通过传统的基于GLM的EEG-fMRI图像获得的矢量化图像，然后进行遮罩以减少体素的数量。 然后，通过4种不同的方法进行关节盲源分离：jointICA，temporal-jointICA，耦合张量矩阵分解（CMTF）和受限CMTF，其中根据脑电图中尖峰和慢波的幅度固定患者的特征。 参考 该代码执行该方法并重现以下结果中描述的数据：[1] Hunyadi B.，Van Paesschen W.，De Vos M.，Van Huffel S.，``EEG和fMRI的张量矩阵分解，以探索癫痫病网络活动''，Proc。 2016年9月在匈牙利布达佩斯举行的2016年第23届欧洲信号处理会议（EUSIPCO）会议上发表演讲。 关键字/标签 脑电图，功能磁共振成像癫痫，张量分解，盲源分离，多峰融合 描述代码 jica_vs_jmtf_group_tle： 加载来自10例颞叶癫痫患者的

数据融合matlab代码 研究方法论大作业 姓名：彭海峰 学号：20083900210005 班级：2020级网络空间安全硕士研究生 简介： 对2019年11月1日至2020年11月1日的股票收盘价进行分析，并通过计算得到相关数据，以此绘制可视化图表。 图表中的原始数据来源来自tushare库， tushare是一个财经数据接口包，主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程。 得到了原始数据之后，在使用python进行画图之前，需要对得到的原始数据进行计算， 这里使用了math、numpy、pandas、stockstats四个库进行计算。 math 库提供了许多对浮点数的数学运算函数；numpy代表 “Numeric Python”，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库； pandas 是基于NumPy 的个库，该工具是为了解决数据分析任务而创建的； stockstats是一个专用于对股票进行分析的库，其包含计算股票中的16个常用指标方法。 最后画图使用了matplotlib库，这个库是Python中最常用的可视化工具之一，功能非常强大， 而其中的

1.领域：matlab，基于小波变换和小波重构的图像融合算法 2.内容：基于小波变换和小波重构的图像融合matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于基于小波变换和小波重构的图像融合算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。 对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码随附的模型为： 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入 基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。 基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。 基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。 先决条件 MatConvNet库： MexConv3D（用于3D转换）： 将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。 链接位于每个文件夹中的README文件中 该代码已经在Ubuntu 18.04和Matlab 2017b上进行了测试。 快速开始 假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹 。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait demo_T

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数据融合matlab代码GRSL-2020-1自述文件显示了如何使用所编写的代码对提交的文章进行数值测试：GRSL-IEEE Geoscience和RS遥感字母将强度通道中的证据融合以用于PolSAR图像中的边缘检测Anderson A. de Borba ，MaurıcioMarengoni和Alejandro C Frery 在Matlab / Octave中测试Flevoland图像 运行/Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m 读取数据库/Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat 将ray写入：（有9个通道，但我们使用3个强度）/ Data / a）通道hh-flevoland_1.txt b）通道hv-flevoland_2.txt c）通道vv-flevoland_3.txt 将射线坐标写入以下位置：/ Data a）文件xc_flevoland.txt b）文件yc_flevoland.txt 在R 2中）运行/Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R -读取数据