利用Carry4进行高精度TDC设计，其MATLAB测试分析代码

matlab ica 独立成分分析代码独立子空间分析：盲源分离 结构化数据课程项目：学习、预测、依赖、测试 重现我们的实验： 运行以下脚本： Experiment_ecg.py : 能够对心电图数据执行多维 ICA 的脚本（心电图的 3 个通道，我们希望将婴儿的心电图与其妈妈的心电图分开，与 Cardoso 的论文 (1) 中的相同）改编自 Cardoso 的论文多维独立成分分析（1）。 ICA 的可用实现是 JADE 和 FastICA。 Experiments_audio.py ：能够对音频数据执行 ICA、多维 ICA 和 FastISA 的脚本。 通过更改标志，可以执行以下任一操作： ICA（将标志方法设置为ica ）对两首歌曲的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合曲目上的 MICA（将标志方法设置为mica ）在两首歌的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合轨道上的 fastISA（将标志方法设置为 fastISA） Experiments_images.py ：

matlab 分析代码讲解四色空间 这组 R 脚本使用了在 tetracolorspace 中实现的一组函数，一个 matlab 包 () 并在 R 中实现它们。 所有分析的参考是：Stoddard、MC 和 RO Prum。 2008. 四面体颜色空间中鸟类羽毛颜色的进化：新世界彩旗的系统发育分析。 美国博物学家 171：755-776。 文件： RtcsFunctions.R：所有函数的源代码。 ExampleScript.R：所有 rtcs 函数的示例和简要说明。 bluetitss.dat：来自 Blue Tit 的光谱灵敏度数据（从四色空间获得）。 EunCamf_allpatches.csv：取自雌性唐雀的反射数据的示例输入数据文件。 可视化.R：一组可用于可视化四色空间数据的函数。

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matlab分时代码BPFA算法 描述 Beta过程因子分析算法。 可以找到该论文。 该代码是BPFA的MATLAB实现，具有Python函数来调用MATLAB代码。 Python扩展程序将保存MATLAB代码输入数据，然后执行MATLAB代码，然后获取输出数据以进行Python后处理。 MATLAB代码用法 功能文件：BPFA / BPFA.m 争论 名称 类型 描述 ÿ 2D或3D双阵列 （可能是多波段）图像。 注意，在3D图像的情况下，最后一维是光谱轴。 面具 二维逻辑阵列 采样掩码。 true表示已获取像素。 false表示没有。 补丁大小 整型 贴片的宽度（和高度）。 关键字参数 名称 类型 描述 重复 整型 迭代次数。 默认值为100。 ķ 整型 词典数。 默认值为128。 步 整型 步骤编号（请参阅注释）。 默认值为1。 退货 Xhat（2D或3D双数组）：重建的数组。 笔记 如果图像很大，则必须减少计算成本（至少在处理量超过1h15m时）。 两种方法是可能的： 减小补丁大小。 减少补丁数量。 通过不获取所有可能的补丁，即减少重叠，使第二点成为可能。 step可选参数设置

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