心电信号的处理，包括低通滤波器滤除肌电信号，带陷滤波器抑制工频干扰，以及IIR零相移数字滤波器纠正基线漂移。

matlab噪声点的判断代码自动校正眼动数据垂直漂移的算法 该存储库包含在Behavior Research Methods 上发表的关于垂直漂移校正算法的论文的代码和数据。 您可以下载开放获取论文，也可以观看我们的 15 分钟心理经济学演讲。 如果您只是想更正一些眼动数据，您可能首先需要查看 Python 包或 R 包。 这些软件包提供了更通用、更高级的工具，用于管理、清理和分析眼动追踪数据，特别强调阅读行为。 这包括使用论文中报告的许多算法来纠正垂直漂移问题的能力。 或者，如果您想做一些更复杂的事情（例如，您想将一个或多个算法集成到您自己的分析代码中），那么请查看algorithms/目录。 在那里，您将找到可用作起点的 Matlab、Python 和 R 函数。 您可能需要做一些工作来将这些功能重组为对您的特定项目有意义的内容。 如果您想复制论文中报告的分析或以我们的工作为基础，请继续阅读... 此存储库的结构 algorithms/ ：漂移校正算法的 Matlab/Octave、Python 和 R 实现。 code/ ：用于分析算法的 Python 代码（使用模拟和自然数据集

py-bwr 使用小波变换去除基线漂移 详细解释请见： :

基于机器学习的智能孤岛检测方法能有效地提高防孤岛保护的性能，但现有方法皆采用离线学习方案，对配电网因运行条件变化而导致的概念漂移现象缺乏自适应性。提出了一种具有在线增量学习能力的孤岛检测方法。首先，提出利用保护自采数据以及数据采集与监视控制(SCADA)系统采集的开关状态构成原始样本，并基于增量聚类方法进行样本筛选，实现有效样本的在线积累；然后，以各子样本集对系统最新状况的分类性能作为竞争准则，提出了一种样本集的优选方法，并利用加权支持向量机完成了增量学习。仿真结果表明，所提方法能够自主探测概念漂移的发生并进行持续的学习，有效地提高了孤岛检测的准确性和自适应性。

采用地址漂移技术，利用虚拟IP地址来绑定主服务器，可有效解决不能利用组播的情况下，多台服务器集群之间的信息交互问题。此方法具有一定的代表性，在很多行业可以采用

介绍 作者： Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank 接触： ， ， ， 网站： Github： 邮件列表： 版权： 该文档已放置在公共领域。 执照： HDDM是根据BSD 2许可证发行的。 版本： 0.7.8 目的 HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。 查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。 特征 使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。 针对速度进行了高度优

如何在信号的强弱之 间做 出平衡以解决 GPS产 品信号定位漂移 问题的算法已成为新的研 究热点。提 出的基 于时间序列的 算法是在 GPS数据的存储端进行数据的校验和调整 ，以保证相 关的 GPS软件产品不受数据 类型和 来源的限制。该算法中的关键 参数值都是可以人工控制、调整的，以适应不同特点的数据集合及移动对象。从而提高了GPS定位数据的准确性，具有一定的经济 技

ds_practical 西门子的数据科学实用项目，用于检测小时间序列数据中的概念漂移

用于医学成像的硅漂移探测器 (SDD)行业调研

为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术，将无人机同时搭载双目和单目摄像头：单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像，并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪；双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息，并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时，可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明，该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪，并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。