提取均值信号特征的matlab代码使用 EEG 信号的 Python 情绪识别 该存储库包含使用小波变换和 svm 分类器的 rbf 内核进行情感识别的代码。 抽象的： 本文旨在提出使用脑电图 (EEG) 技术进行情绪识别。脑电图 (EEG) 是一种机器，它使用附着在头皮上的小金属盘（电极）来检测人脑中的电活动。 脑细胞通过电脉冲进行交流，并且一直处于活跃状态，即使在我们睡着时也是如此。 此活动在 EEG 记录上显示为波浪线。 数据集摘要 数据集包含下采样信号、预处理和分段版本的 EEG 数据在 Matlab（.mat 文件）中。 数据被下采样到 200Hz。 应用了 0-75Hz 的带通频率滤波器。 根据剪辑的持续时间提取脑电图片段。 总共有 45 个 .mat (Matlab) 文件，每个实验一个。 每名受试者进行 3 次实验，间隔约 1 周。 每个主题文件包含 16 个数组。 15 个数组包含一个实验中 15 次试验的分段预处理 EEG 数据（eeg_1~eeg_15，通道×数据）。 名为“labels”的数组包含相应情感标签的标签（-1 表示负面，0 表示中性，+1 表示正面）

源代码及效果图、完整课程设计报告、MATLAB数字图像处理的

非局部均值算法是近年来在图像处理领域的新兴算法，主要用于图像去噪。由于NLM算法也适用于一维信号，许多学者逐渐将其应用于心电信号和地震信号的降噪。

闪亮应用 K-Means Clustering(Shiny App) 作为约翰霍普金斯大学在线课程的一部分制作这个应用程序在 IRIS 数据集上执行 K-Means 聚类。 我们可以选择集群的数量和两个维度。 输出被绘制。

EMD用于非平稳信号存在很多问题，例如负频率问题，LMD是对EMD的改进，使经验模态分解具有物理意义，是对非平稳信号分析的又一次提高

用Matlab实现的C均值算法，里面附有资源文件

2022届一轮复习苏教版 第10章 第7节 离散型随机变量的均值与方差、正态分布 学案.doc

：对经典k 均值算法进行分析，证明如何在减少节点间通信代价的情况下，从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息，使聚类质量 等价于相应串行算法，并具有较高的执行效率，在此基础上给出可信的基于消息传递接口的并行k 均值算法。实验结果表明，该算法是高 效的和可行的。

该软件包包含 8 种不同的 K 均值聚类技术，适用于一组对称正定 (SPD) 矩阵。 基于 (1) 用于将样本与聚类中心进行比较的距离/散度度量，以及 (2) 相应的平均计算技术，即增量与非增量，算法是不同的。 这里使用的相异度量是：(1) P(n) 上的自然测地距离，(2) Stein 距离，(3) LogEuclidean 距离和 (4) Kullback-Leibler 散度。 基于上述不同度量，在增量和非增量框架中都提供了均值计算方法。 如果您使用该软件，请引用以下论文： [1] 广程、Hesamoddin Salehian、Baba C. Vemuri，计算平均扩散张量的高效递归算法及其在 DTI 分割中的应用，欧洲计算机视觉会议 (ECCV) 2012。 [2] Jeffrey Ho、Guang Cheng、Hesamoddin Salehian、Baba C. Vem

高斯核函数 数学表示 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 　　最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/2*σ^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。