.mse文件是Maxscript脚本的加密文件，本工具可以实现对.mse文件的反编译，将其转化为.ms文件，可以反编译“encryptScript”加密的版本0和版本1文件。下载包括“mse文件反编译工具”和“中文使用教程”。 扩展名为.mse的文件是以加密格式保存的MAXScript（.MS）文件；可以在3ds Max中自动执行流程；安全格式保护脚本源代码不被其他用户查看或修改；通常用于分发给公众的商业脚本。 MAXScript允许您创建具有相同名称前缀但具有后缀的指定脚本文件的加密副本。mse，与源脚本文件位于同一目录中。加密使用一个固定的隐藏密钥，该密钥允许它在任何3ds Max系统上运行，但有效地隐藏了脚本的源。加密的脚本文件具有后缀.mse。

3Dmax材质显示透明一键切换

去雾评价指标，熵，PSNR，SSIM，MSE，

我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下： MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_sum = sum(in_bracket) MSE = all

直接使用就可 拖到3DMAX当中

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

算法流程： 1. 指定k的值。 2. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 3. 选取模板中前k个与中心点像素值最相近的像素。 4. 对步骤3中得到的k个像素值求平均。 5. 用步骤4求出的平均值替换模板中心点像素值。 6. 移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

图像二维统计滤波步骤如下： 1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将矩阵内的元素按升序进行排序。 3. 取出排序后序列的第k个值。 4. 使用第k个值替换模板中心点像素值。 5. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。 在3x3模板中，当指定k=1时为最小值滤波，指定k=5时为中值滤波，指定k=9时为最大值滤波。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

matlab脑电功率谱代码档案清单： 依赖关系和先决条件 计算多尺度熵 样品 粗粒度 间质由Albert C. Yang博士提供他从M. Costa的代码（用C语言编写）重写了MATLAB中的原始程序。 从二进制文件加载EEG数据 loaddat.m 从Brain-atlas III机读取eeg数据从 数据输出格式： 20xn矩阵，包含来自20个通道的电压 128Hz的采样率 单位：微伏 主脚本：process.m batchMse.m（作废）：输入文件列表，在每个历元，通道和比例因子中具有熵的输出单元格数组 batchCheck.m：输入文件列表，输出nx2单元格数组，{k，1}作为文件名，{k，2}作为3个时期，从每个文件中选择 plotCheck.m（obsolete）：从单个文件在3个时代的选取通道中绘制情节，以进行双重检查 batchCellMse：输入像元数组，返回像元数组，每个历元都有熵，通道和比例因子 batchCellMseAvg：输入像元数组，返回像元数组，每个历元，通道和比例因子均具有平均熵 batchCellSpectral：输入单元格数组，返回单元格数组以及光

预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等