在此脚本中，我使用多通道充电配置文件实现了基于机器学习的锂离子电池容量估计。 本例中使用的数据集来自 NASA[1] 的“电池数据集”。 最近发表的论文[2]引用了基本的实现理论和方法，他们提出了基于机器学习和深度学习模型的多通道充电配置文件进行容量估计。 通过这个例子，我将捕捉论文中描述的每种方法。 [1] B. Saha 和 K. Goebel (2007)。 “电池数据集”，NASA Ames Prognostics Data Repository ( https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/#battery )，NASA Ames 研究中心，Moffett Field，认证机构[2] Choi、Yohwan 等。 “利用多通道充电配置文件的基于机器学习的锂离子电池容量估计。

电子设计大赛论文-清醒小动物无线双通道脑电采集系统设计.zip

 为了多种应用环境下的多点温度测量， 设计一种基于LabVIEW 的多通道温度测量系统。系统是基于LabVIEW 图形化开发环境，利用RTD 作为温度传感器，连续采集传感器信号，经过NI9219 四通道RTD 输入模块进行信号调理，通过USB 接入计算机，进行信号的连续采集测量，实时显示各通道信号并进行温度数据的分析处理。系统测试结果表明，测量系统的精度为0.01℃，有效测量范围为0~+300℃，验证其有效可行。

MRI强度归一化 使用提出的方法对多通道MRI图像进行强度归一化 。 在原始论文中，作者提出了一种从一组MRI图像中学习一组标准直方图界标的方法。 这些地标然后用于均衡图像的直方图以进行归一化。 在学习和转换中，直方图都用于查找强度界标。 在我们的实现中，界标是根据强度的总范围而不是直方图来计算的。 这个怎么运作： 规范化分两个步骤进行： 学习界标参数： 从一组训练图像中，使用功能learn_intensity_parameters来学习界标参数。 强度参数ì_min和i_max必须由用户设置。 这两个值确定了标准强度标度的最小和最大强度。 methodT= 'spline'; % or

用MATLAB编写求解伪距定位方程的程序，对实际数据进行处理，解算出接收机的位置及钟差信息。提供8个通道的两组数据如下，X, Y, Z 为WGS-84坐标系下各通道所跟踪卫星的坐标，Range为与之对应的校正后的伪距测量值。可参考《GPS原理与接收机设计》第五章相关内容。 数据表一： 通道序号 X Y Z Range 1 -10201908.19 21391461.63 -11524653.73 24434992.16 2 14834389.78 7027967.845 21026271.48 24163990.9 3 -15181971.95 -10290286.19 19192930.9 24753152.67 4 -9021052.94 17564432.62 17512706.19 20027824.97 5 14682456.19 17166876.49 13855849.15 23314629.55 6 -12816859.16 10207024.92 21131470.46 20926250.25 7 -19935527.91 -60076.1591 17575386.83 22739806.85 8 -21545201.22 15380682.82 -354454.5898 22705397.91 通道序号 X Y Z Range 1 -10199959.87 21390257.57 -11528641.61 24436061.08 2 14837401.97 7025380.215 21025066.06 24164983.48 3 -15181474.93 -10286652.83 19195250.19 24752154.97 4 -9020268.745 17567734.92 17509794.26 20027778 5 14682268.41 17164156.25 13859363.31 23314476.33 6 -12813208.41 10208532.08 21132927.45 20926002.6 7 -19938034.41 -57865.7829 17572536.02 22739640.09 8 -21545062.34 15381049.89 -349632.4114 22704516.81

本文为无线电管理系统和无线电监测系统的接口通信协议，详细介绍了五通道宽带高速频谱监测测向设备交互信息协议格式。共计37页。

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.

本程序基于https://www.cnblogs.com/changkaizhao/p/3266798.html#commentform上赵常凯的程序修改而来。UI完全使用可视化设计，基于Qt5.14.2与OpenCV300，代码更加简洁，但是阉割了打印图像功能，引导滤波时引导图像使用的是灰度图像而非彩色图像。

这个 Matlab 代码传输记录的音频信号，并使用 QPSK 调制通过加性白高斯通道 (AWGN) 传输它。 接收端使用低通滤波器消除噪声来恢复信号。 记录、传输和恢复的信号在时域和频域中绘制。 该代码还计算了恢复信号的功率谱密度。

水下图像成像过程与雾天图像虽然类似,但因水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在颜色衰减并呈现蓝(绿)色基调,传统的去雾方法用于水下图像复原时效果欠佳。针对这类方法出现的缺点,该文根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路,提出一种新的水下图像复原方法。结合光在水中的衰减特性,提出适用于水下图像的颜色失真去除方法,并利用散射系数与波长的关系修正各通道透射率;另外,该文改进的背景光估计方法可有效避免人工光源、白色物体、噪声等影响。实验结果证明,该文方法在恢复场景物体原本颜色和去除背景散射方面效果良好。