数据可视化 医学

为了提高情感可视化的鲁棒性，该文提出了一种面向语音与面部表情信号的情感可视化方法。首先对获取的情感信号进行特征提取，并将其作为神经网络的输入，神经网络的输出即为相应的图案信息，然后通过图像生成模块生成可视化图像，实现对中性、高兴、愤怒、惊奇、悲伤和恐惧六种人类基本情感的可视化。该方法通过组合不同模式的情感特征进入一幅图像中，为人们创造了情感的可读模式，可以直观地展示情感的分类结果。仿真实验结果表明，仅通过语音信号进行可视化的平均正确率是78.0%，而通过该文方法的平均正确率是91.8%，具有良好的鲁棒性和易懂性。

作者: (美) 尼达姆 (Needham, T.)，人民邮电出版社有本书的翻译本。本书用一种真正不同寻常的、独具创造性的视角和可以看得见的论证方式解释初等复分析的理论，公开挑战当前占统治地位的纯符号逻辑推理。作者通过大量的图示使原本比较抽象的数学概念，变得直观易懂，读者在透彻理解理论的同时，还能充分领略数学之美。

激光光斑能量分布的三维伪彩色可视化方法，使用Matlab来处理激光光斑的照片