使用 DEAP 数据集从脑电图信号进行情绪识别，准确率为 86.4%。应用了多种机器学习模型，并实现了DWT算法等各种信号转换算法。 并对数据进行了归一化、离散小波变换、划分频段、提取频域特征等等处理。

处理NGSIM出具，通过Python代码实现对同一时间跟驰前车的速度读取与写入，并将两车速度差结果写入表格。

matlab灰色处理代码OCT_preprocess，tanh为婷 光学相干断层扫描（OCT）的预处理包括以下步骤： octSpectrailisReader将OCT图像转换为python可处理的nd-array，并在matlab.pyplot.imshow所示的第一层图像OCT图像中检索有用的信息： retinaDetect查找内部限制膜（ILM），内部段（IS），外部段（OS）和Bruch膜（BM）的边界所示图像上的三行是ILM，ISOS（IS和OS的组合）和BM代码检测到的边界： 对图像进行归一化后，normalizeOCT对OCT图像进行归normalizeOCT化并减少噪声，灰度图像如下所示： retinaFlatten根据retinaDetect中的返回值计算retinaDetect并使用BM作为基线展平图像。 灰度和RGB两种形式的最终图像：

matlab肌电信号处理代码介绍 本文档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。 我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。 描述 “手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码。 每个脚本均包含其功能的说明以及版权信息。 。 描述 Matlab 2019a或更高版本 深度学习工具箱 信号处理工具箱 Matlab的说明： 转到我们的GitHub存储库，下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集。 打开Matlab并选择示例文件夹。 通过运行文件夹/ DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数。 您只需在将运行代码的计算机中执行一次此步骤。 在从以下链接运行代码之前，请下载数据集： 复制并替换与下载的存储库文件夹中的数据集对应的文件夹。 运行脚本main.m运行此脚本后，您将需要等待几分钟以获得结果。 在变量userFolder中，您可以更改测试或培训以选择用户组。 在我们的案例中，我们对与306个测试用户相对应的六个手势进行了分类。 该代码开始运行并分析所有用户。 您可

此代码为图像处理程序，可以通过进度条调节图像亮度、对比度，进行图像滤波等，是很好的学习程序。

一些简单的图像处理代码，很不错

点状matlab传播代码DiffuserCam算法 / 该代码基于可用的论文“ DiffuserCam：无镜头单曝光3D成像”。 它实现了本文所述的乘数交替方向（ADMM）算法，用于从使用DiffuserCam捕获的2D原始数据中恢复3D体积。 此代码需要MATLAB。 运行求解器 在MATLAB中，运行以下命令： xhat = DiffuserCam_main('DiffuserCam_settings.m'); 设置文件包含所有用户控制的参数。 资料档案 要使用求解器，需要两个文件。 在不同轴向距离上获取的点扩展函数（PSF）堆栈，另存为“ .mat”文件，减去了任何背景 原始数据，另存为图像（.png） 这些文件的路径在设置文件中指定。 包含的例子 为了允许用户在不构建自己的DiffuserCam系统的情况下试验代码，我们提供了一个示例PSF堆栈和原始数据。 原始数据是针对USAF分辨率目标的，以一定角度放置在传感器前面。 在此示例中，目标是从背面成像的，因此求解后，您应该会看到USAF目标的镜像。 请注意，我们对这些图像进行了下采样以减小文件大小并加快代码速度，因此与高分辨率相

基于java编写的数字图像处理代码。其中包括灰度处理，二值化处理，RGB色彩通道过滤以及卷积滤镜等多种算法的实现。

最多4个按键处理代码框架。能识别按下、松开、长按。同时也可以组合消息例如【长按|某个按键、松开|某个按键】。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文基于MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。