pca特征提取的matlab代码脑电手部运动解码 该研究项目的主要目标是使用机器学习和信号处理算法从原始 EEG（脑电图）信号中对手部动作进行分类。 使用的一般思想是从原始 EEG 信号（功率谱密度）中提取频谱特征，并使用这些特征来训练卷积神经网络 (CNN) 进行分类。 所需的 Python 库 TensorFlow NumPy Scikit-学习 Matplotlib 存储库结构 MATLAB：生成数据文件和数据文件的MATLAB代码。 辅助：辅助功能。 绘图：原始信号和计算特征的可视化。 plot_features.py 原始PSD_class.py unit_tests ：单元测试。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档：实现算法的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型：用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器：分类模型。 CNN：卷积神经

hand_inference_graph of using Neural Networks (SSD) on Tensorflow to do hand detect. https://github.com/molyswu/hand_detection

FMCW雷达模拟器 任何组织都不喜欢这个项目。 作者：林俊阳电子邮件： 微信：liynjy 这是基于MATLAB的FMCW RF雷达模拟器。 它生成FMCW雷达数据，以获取接近的手波chi电平信号。 您可以尝试在此模拟器的基础上开发雷达数据处理算法。 作为挑战，您是否可以开发算法来检测手波方向：LEFT或RIGHT。 在matlab中运行main.m开始尝试。 2020-12-31更新：添加了一种实验算法来检测手波方向： 计算手的切线速度-Vt 如果Vt> 0，则波方向是正确的； 如果Vt ＜0，则保持手波方向。

两手钢琴 使用构建的网络钢琴。 尝试。 发展 yarn install yarn start 访问本地服务器 部署 yarn run deploy使用 react-static 打包然后自动推送到 GitHub 页面 学分 感谢 Udilia Inc. 的提供了一些组件、样式、逻辑和灵感。 市面上有很多网络钢琴，这是功能最强大、可定制且外观最漂亮的选择。 感谢 Alexander Holm 提供的用于提供 Tone.js 音频的。 感谢提供网站图标。 感谢记录的所有其他免费和开源软件。

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这些是用于开发为 CBEB2018 提出的文章“使用最大重叠离散小波变换和自动编码器神经网络改进基于 sEMG 的手势识别”的 matlab 代码。

当前web应用漏洞变得越来越复杂。对于这些流行网站和应用所用到的底层编程语言和框架的理解程度，对是否能够发现高危漏洞起到重要作用。本议题中，将会深入探讨PHP 7.4的一些最新feature，以及如何利用这些feature去突破一些配置上的限制，结合xml相关漏洞，来实现远程信息泄露和远程代码执行。

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