细菌ID 此回购包含使用卷积神经网络(CNN)识别病原细菌的拉曼光谱的演示。 该存储库改编自论文“使用拉曼光谱和深度学习快速识别病原细菌”中用于产生结果的代码库。 最好的起点是Jupyter笔记本电脑,该笔记本电脑已记录并带有注释,并且应立即使用。 我们提供了已在参考数据集上进行过训练的预训练模型。 要求 此存储库中的代码已经过以下软件版本的测试: 的Python 3.7.0 PyTorch 0.4.1 Scikit-学习0.20.0 脾气暴躁的1.15.1 Jupyter 5.0.0 Seaborn 0.9.0 Matplotlib 3.0.0 我们建议使用Anaconda Python发行版,该发行版可用于Windows,MacOS和Linux。 已使用每个软件包提供者的标准说明对所有必需软件包(上面列出的)的安装进行了测试。 一旦安装了Anaconda,则将所有要
2022-02-22 20:41:19 14.32MB 系统开源
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这里有一个完整的卡拉曼滤波代码,它是用fortran语言编写的!希望对你有用!
2022-02-17 15:46:10 3KB kalman
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拉曼光谱仪波数迁移测量精度的提升方法 .pdf
2022-02-10 09:04:30 3.59MB #资源达人分享计划#
采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法 .pdf
2022-02-10 09:04:00 2.63MB #资源达人分享计划#
不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。
2022-01-19 21:04:26 1.62MB 光谱学 拉曼光谱 花粉识别 主成分分
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本报告研究全球与中国市场激光拉曼气体分析仪的产能、产量、销量、销售额、价格及未来趋势。
2022-01-06 11:03:31 45KB 调研报告
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本文正文共10章,各章节主要内容如下: 第1章:报告统计范围、产品细分及主要的下游市场,行业背景、发展历史、现状及趋势等); 第2章:全球总体规模(产能、产量、销量、需求量、销售收入等数据,2016-2027年); 第3章:全球范围内拉曼气体分析仪主要厂商竞争分析,主要包括拉曼气体分析仪产能、产量、销量、收入、市场份额、价格、产地及行业集中度分析; 第4章:全球拉曼气体分析仪主要地区分析,包括销量、销售收入等; 第5章:全球拉曼气体分析仪主要厂商基本情况介绍,包括公司简介、拉曼气体分析仪产品型号、销量、收入、价格及最新动态等; 第6章:全球不同产品类型拉曼气体分析仪销量、收入、价格及份额等; 第7章:全球不同应用拉曼气体分析仪销量、收入、价格及份额等; 第8章:产业链、上下游分析、销售渠道分析等; 第9章:行业动态、增长驱动因素、发展机遇、有利因素、不利及阻碍因素、行业政策等; 第10章:报告结论。
2022-01-06 11:03:24 44KB 行业报告
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拉曼光谱matlab代码电缆结构的自动峰值拾取 使用修正的 AMPD(基于多尺度的自动峰值检测)[1] 和基线校正后的 MAD(中值绝对偏差)的全自动峰值拾取方法 [2]。 此存储库中的源代码已上传以用于结果部分的复制。 SS Jin、SH Jeong*、SH Sim、DW Seo 和 YS Park (2021),斜拉桥中自主斜拉索监控系统的全自动峰值拾取方法,施工自动化,126, 103628, . 所有源代码均由金博士开发。 Faster R-CNN 的结果是由 Jeong 博士在 PYthon 中使用 Tensorflow 获得的。 源代码仅适用于上传的数据集,因为该算法正在申请专利。 如果您对我们的方法感兴趣,请联系“”。 [源代码] 通过运行以下 m 文件,可以使用 Faster R-CNN 的结果执行三种自动峰值拾取方法 Main_Run_automatic_peak_picking.m:为每个类运行四种自动峰值拾取方法 [数据] 定义了自动采峰的三个难度级别。 f_PSD_data_class_easy_data.mat: 20 PSDs for easy class
2022-01-01 21:38:17 16.14MB 系统开源
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