欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS

信息隐藏领域STC校验网格码源代码（STC工具箱），实现SPIE2010论文Tomas Filler, Jan Judas, Jessica Fridrich."Minimizing Embedding Impact in Steganography using Trellis-Coded Quantization"，包含Windows/Linux新旧版本代码、全部相关论文和在线示例地址。

这是数字图像处理以及MATLAB教材配套的代码，另外还含有课程实验的说明，里面除了代码还含有待处理图片

GPS基本原理及其matlab实现（代码）.rar

视觉显著性

典型相关分析matlab实现代码 iris 一、简介 学习机器学习有一段时间了，由于以前使用的是matlab，所以想使用python来实现一些机器学习的问题。 鸢尾花分类问题时一个很经典的问题，我就想从这个问题入手吧。网上有一些相关的代码，但是我看到的几 个都有些肉眼可见的缺陷，所以，我索性把网上的参考抛开，按照自己的思路实现一个。 会有不少缺陷，求 大神轻喷 :) 二、iris数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 每行数 据包括4个属性：Sepal Length（花萼长度）、Sepal Width（花萼宽度）、Petal Length（花瓣长度）、 Petal Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。所以本项目是利用lr方法进行 多分类处理。引用Iris数据集的方法主要有在sklearn的sklearn库中导入iris数据集和下载官方的iris.csv文 件。本项目使用后一种获取数据的方法。 三、数据预处理 将数据集进行数据类型的转换，将Sepal Length（花萼长度）、Sep

典型相关分析matlab实现代码CCA 优化的Matlab代码可对古气候重建执行规范相关分析 — cca_master_example.m ：一个示例，说明使用CCA进行气候场重建的工作流程。 该示例使用伪代理网络，但是可以将代码通用化以用于任何其他数据集（包括实际代理）。 在主代码中调用以下功能： — cca_cfr.m ：实现CCA重建，其中使用cca_cv.m函数估计CCA参数 — cca_cfr_parallel.m ：与cca_cfr.m脚本并行。 在处理稀疏矩阵（例如，缺少值的矩阵，例如，真实世界的代理矩阵）时，这特别有用。 在cca_cfr_parallel.m中，每种缺失值模式都需要一组CCA参数。 该脚本经过编码，可以并行计算不同模式的CCA参数。 — cca_cv.m ：使用交叉验证（CV）估计CCA参数集。 默认情况下，使用Smerdon et al。，2010中实施的半淘汰CV。 — cca_bp.m ：使用Barnett-Preisendorfer版本（CCA-BP）中的CCA进行预测 — standardize.m ：用于标准化矩阵并返回标准化矩阵以及原始矩

均值聚类算法可以做聚类分析、以及基于成像的波形提取

FM调频matlab实现代码

典型相关分析matlab实现代码典型相关分析：cca-zoo CCA，GCCA，MCCA，DCCA，DGCCA，DVCCA，DCCAE，KCCA和常规变体 现在可以使用pip install cca-zoo进行安装 这是用于CCA的方法的汇编，包括线性（ALS / scikit-learn），rCCA（岭罚），sparseCCA（Witten / Parkhomenko），elasticCCA（waaijenborg），核方法（pyrcca），Deep CCA（Andrew），Deep Canonical关联的Autoencoders（），深度变体CCA（）和深度变体CCA_private（）。 感谢@ VahidooX，@ MichaelVll @Arminarj，在嘈杂的MNIST数据集上对所有模型进行了评估。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 您可以从noisymnist_view1.gz和noisymnist_view2.gz下载它们 DCCAE只是具有来自潜在空间的重建网络和其他重建损失的DCCA。 因此，我在单个模型中同时实现了DCCA和DCCAE，并使用参数加权重