研一做的课程设计，实现蒙文小写手写字母识别，MATLAB平台。附带操作图形界面。数据集为画板手写的300个，可替换别的数据集使用。

匿名matlab代码用于熵分析的 Matlab 代码 这是我们对各种熵分析方法的实现。 使用我们的代码进行研究时，请引用以下论文： Radhagayathri K. Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 近似熵分布：一种理解短期 HRV 信号不规则性的新方法。 非线性动力学，第 1-15 页，2016 年。 Radhagayathri K Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 使用样本熵分布了解短期 HRV 信号的不规则特性。 IEEE 跨生物医学工程，2018 年。 接触： Radhagayathri K Udhayakumar 博士，

图像的均方误差的matlab代码成像光体积描记图提取脉冲率估计 光电眼波描记图提取和处理的成像工具 介绍 成像光体积描记器（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。 iPPG通常是从面部或手掌视频中获取的。 该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。 来自[1]的恒河猴iPPG数据用作测试数据集。 输入：视频文件。 输出： iPPG信号； 估计的脉搏率。 内容 extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。 颜色信号被计算为每个视频帧在感兴趣区域（ROI）上平均的红色，绿色和蓝色分量的值。 可以为第一帧手动选择ROI（如果仅预期有限量的运动），或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI（仅用于从人脸提取iPPG！）。 此功能可以选择从ROI中排除非皮肤和损坏的像素。 compute_ippg实现了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。 ippg_extraction_example-使用程序包从视频中提取的iPPG估算脉搏率的基本（最小）示例。 Datas

DTWMatlab代码STF_DTW 震源时间函数的DTW聚类。 这些代码用于复制 J. Yin、Z. Li 和 MA Denolle 手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。 手稿已提交给 AGU Advances。 预印本可在此处获得： 对于结果再现，直接在 Matlab 中运行 Main_run_SCARDEC.m 和 Main_run_Simulation.m。 参数设置和详细信息可以在这两个脚本的注释中找到。

Matlab代码sqrt OLIM-for-Lorenz63 C和Matlab代码的集合，用于计算受小白噪声干扰的Lorenz'63的准势 该软件包包含用于可视化和分析随机Lorenz'63模型的C和Matlab源代码（请参见PDF文件README_Lorenz63.pdf）。 C源代码 （1）olim3D4Lorenz63.c，用中点正交规则[5]实现3D有序线积分方法的C源代码。 向量场是洛伦兹向量场。 无需输入。 输出文件： LorenzQpot_rho <...>。txt包含一列3D网格点处的准势值。 它的名称在1440行中分配。 parameters_rho <...>。txt包含具有以下参数的列向量：XMIN，XMAX，YMIN，YMAX，ZMIN，ZMAX，NX，NY，NZ，sigma，beta，rho，x_ipoint.x，x_ipoint.y，x_ipoint .z，K，SSF，其中结构myvector x_ipoint是针对其计算拟势的渐近稳定平衡，而SSF是子采样参数：如果NX = NY = NX = SSF·n + 1，则输出值的数量LorenzQpot_rho

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

matlab代码sqrt Optimal-Estimate-BigHomework 姓名：刘振博 学号：2019201920 完成工作 一维状态量的KF仿真 二维状态量的EKF仿真 应用EKF实现2D-SLAM 一维状态量的KF仿真 系统建模： x+ = F_x *x + F_u * u + F_n * n y = H * x + v 其中： F_x = 1; F_u = 1; F_n = 1; u = 1； H = 0.5; Q = 1; R = 1; 状态先验： x = 0; P = 1e4; 仿真初值： X = 7; 仿真结果： 二维状态量的EKF仿真 系统模型： x+ = f ( x, u, n ) y = h ( x ) + v 系统定义： x = [px py vx vy]' y = [d, a]' u = [ax, ay]' n = [nx, ny]' v = [vd, va]' px+ = px + vx*dt py+ = py + vy*dt vx+ = vx + ax*dt + nx vy+ = vy + ay*dt + ny d = sqrt(px^2 + py^

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

matlab代码影响AMEF-用于图像去雾的人工多重曝光融合 AMEF是一种快速除雾技术，可以将（模糊的）曝光不足的朦胧图像版本融合为单个无雾结果 描述 用于图像去雾的AMEF方法的Matlab实现，在以下内容中进行了介绍： Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion Adrian Galdran Signal Processing, 149: 135-147, Aug. 2018. PDF ：遵循此 DOI ：遵循此 该代码的融合部分来自： “曝光融合”， 汤姆·梅滕斯（Tom Mertens），简·考茨（Jan Kautz）和弗兰克·范·瑞斯（Frank Van Reeth） 在Pacific Graphics 2007会议记录中 如果此代码对您有用，请考虑适当引用每项工作。 谢谢 ：） 指示 打开amef_demo.m m文件，然后修改图像名称以处理您自己的图像。 最相关的参数是clip_range ，在大多数实验中，论文clip_range其固定为c=0.010 ，但可以更改。 较大的clip_range会尝