光谱匹配Matlab代码需要从附加资源管理器安装的功能编程构造。 几个非免费工具箱（信号处理，统计和计量经济学）也需要在MATLAB 2017a上进行代码测试-旧版本可能无法正常工作 命令示例：fileSelection = 0; timeSelection = 2; onlyPreOT = 0; saveFig\n='\u5426'; scriptToRun\n='hyperscanningControl.m'; 掌握（）; 第二个示例：reset（）; fileSelection = 4; timeSelection = 1; onlyPreOT = 0; scriptToRun\n='forecasting.m'; 掌握（）; 在两个猴脑之间选择类似的神经元亚群 提供了一种灵活的方法来构建亚种群，以便可以以苹果对苹果的方式比较从两个不同的大脑收集的数据。 由于此匹配是主观的，因此代码使用以函数为参数的高阶函数。 例如，它需要一行代码才能从使用对称的Kullback-Leibler发散切换为尖峰计数的简单差分。 探索的一种方法是为两个大脑中的每个神经元构建峰间间隔的直方图，应用核平滑器，然后计算大

BP神经网络分类程序 学习分类方法 多个程序都可以运行 数据处理

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

卷积码、RS码、LDPC码、turbo码的生成及识别。

人脸图像特征提取matlab代码基于特征值的面部识别和匹配 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统，以获得更高的准确度结果。 Haar分类器用于面部检测，因为它可以非常快速地检测到所需图像。 该算法已用于检测，实现了较高的检测精度。 1.数据预处理 出于该项目的目的，已经获得了40个人的数据集。 这些人每个人都有10个姿势不同的图像。 这意味着总共有40 x 10 = 400张图像。 对于每个人，都有单独的文件夹。 用这种方式解释会造成混乱。 在图1中，我们可以在第一行中看到40个标记为1、2、3到40的人。每个人都有10张图像。 这些图像是灰度的。 所有这些图像必须具有相同的尺寸和分辨率。 最后，每个人的图像都保存在单独的文件夹中。 在图1中，s1，s2，s3…..s40代表文件夹。 此过程的摘要如下：•每个人10张图像•每个人1个文件夹（s1，s2，s3等）•图像必须为灰度级•图像必须具有相同的分辨率和尺寸。 我已经拍摄了92 x 112像素的图像。 •图像名称必须是数字，例如1、2、3。•并且图像必须具有相同的扩展名，例如bmp，pgm和/或任何图像格式 2.数据集加

使用AWR1642提取出的原始chirp信号，实部和虚部，加窗。

平稳子空间分析代码，在非平稳数据中提取平稳特征和非平稳特征

基于matlab编写的计算GRACE水储量的源代码，用于处理GRACE数据，反演全球水储量

高斯白噪声matlab代码基于自适应傅里叶分解的R峰检测，用于嘈杂的ECG信号 基于AFD的R峰检测的Matlab代码。 该方法在 Wang，Z.，Wong，CM，and Wan，F.（2017年7月）。 针对噪声ECG信号的基于自适应傅立叶分解的R峰检测。 在2017年第39届IEEE医学与生物学工程学会（EMBC）国际会议上（pp.3501-3504）。 IEEE。 R_detect_AFD_4_with_noise.m ：针对嘈杂的ECG信号，基于自适应傅里叶分解的R峰检测。 处理后的信号是MIT-BIH心律失常数据库中ECG信号与加性高斯白噪声的组合。 R_result_check.m ：检测结果。 AFD_filter_final.m ：基于AFD的过滤器。 AFD.m ：核心AFD ECG_100.mat和ECG_101.mat ：来自MIT-BIH心律失常数据库的真实ECG信号 注意事项： 由于噪声是由随机过程产生的，因此计算结果与会议论文中给出的结果之间可能会有细微的差异。 本文考虑了MIT-BIH心律失常数据库中的25条记录。 在此存储库中，仅提供了2个样本记录。 可

【微电网优化】基于粒子群实现光伏、风机、无功优化补偿装置协调调度附matlab代码 上传.zip