matlab ica 独立成分分析代码独立子空间分析：盲源分离 结构化数据课程项目：学习、预测、依赖、测试 重现我们的实验： 运行以下脚本： Experiment_ecg.py : 能够对心电图数据执行多维 ICA 的脚本（心电图的 3 个通道，我们希望将婴儿的心电图与其妈妈的心电图分开，与 Cardoso 的论文 (1) 中的相同）改编自 Cardoso 的论文多维独立成分分析（1）。 ICA 的可用实现是 JADE 和 FastICA。 Experiments_audio.py ：能够对音频数据执行 ICA、多维 ICA 和 FastISA 的脚本。 通过更改标志，可以执行以下任一操作： ICA（将标志方法设置为ica ）对两首歌曲的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合曲目上的 MICA（将标志方法设置为mica ）在两首歌的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合轨道上的 fastISA（将标志方法设置为 fastISA） Experiments_images.py ：

股票买卖最佳时机leetcode EECS132-项目一 要做的事 交易者 交易者代表允许交易股票的实体。 Trader 类将需要实例字段来跟踪交易者的姓名和交易者的当前余额。 该类将具有以下方法： getName 不接受输入并返回一个字符串。 返回交易者的姓名。 setName 将单个字符串作为输入并且不返回任何内容。 交易者的名称更改为输入值。 getBalance 不接受输入并返回双精度值。 返回账户的当前余额。 取一个双精度值作为输入，不返回任何值。 余额减少输入金额。 存款将单个双精度值作为输入并且不返回任何内容。 余额增加输入金额。 Trader 类将有一个构造函数： 构造函数采用单个 String 输入，即帐户名称。 订单 订单代表买入或卖出股票所需的数据。 Order 类应该有实例字段来跟踪股票代码、股票数量、价格、下订单的交易者以及我们是否可以部分填写订单的指标。 出于本作业的目的，所有股票都将具有单字符符号。 Order 类将具有以下方法： getStockSymbol 不接受输入并返回一个字符。 返回此订单所针对的股票的单字符代码。 （订单的股票代码不会改变。）

matlab软件写一个程序代码RIPPLELAB RIPPLELAB是在MATLAB中开发的用于分析高频振荡的多窗口GUI 这是RIPPLELAB主文件夹。 它包含RIPPLELAB Multi Analysis EEG项目的文件夹和功能。 一个用于处理连续局部场电势（LFP）的计算平台。 该接口是为实施不同的HFO检测算法而额外实现的接口，它提供了几种用于信号可视化和操纵的工具，其中包括： 频道选择。 同时显示多个信号。 几个缩放和网格选项（时间，幅度等） 可以直接在信号上进行时间和幅度测量。 可调滤波器选项（陷波，带通等） 安装 获取源代码，网址为： 将RIPPLELAB的文件添加到MATLAB路径：[主页>设置路径>使用子文件夹添加] 或在命令窗口中输入： addpath(genpath(c:/~your-ripplelab-basefolder)); 用法 如果RIPPLELAB文件位于MATLAB路径中，请在工作区中写入脚本名称 p_RippleLab 支持 我们鼓励您在以下位置报告任何问题 不过，任何问题和建议都可以解决：Miguel Navarrete（）或Mario V

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

matlab中DW检验的代码PyTorch 中的 RetinaFace 的实现。 模型大小只有1.7M，当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时。 我们还提供 resnet50 作为骨干网以获得更好的结果。 Mxnet中的官方代码可以找到。 移动或边缘设备部署 我们还为从 python 训练到 C++ 推理的边缘设备提供了一套人脸检测器。 WiderFace Val 单秤性能 当测试秤是原始秤时 风格 简单的 中等的 难的 预训练 批量大小 火车大小 ResNet50 95.48% 94.04% 84.43% 真的 24 840 Mobilenet0.25（原图比例） 90.70% 88.16% 73.82% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw) 90.5% 87.5% 72.1% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw) 89.7% 86.7% 69.9% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw,outchannel=32) 89.6%

hsi matlab代码Matlab实施的“利用空间和光谱注意力进行快速高光谱跟踪（FHT） ”及改进版“快速鲁棒高光谱视频跟踪算法（FRHT） ” 安装 下载资源库。 运行compile.m命令来编译mex文件：将opencv_include和opencv_libpath设置为正确的opencv_libpath路径。 使用evaluate_FHT.m脚本来可视化跟踪器。 将tracker_path变量设置为源代码所在的目录，并将base_path设置为您存储HSI序列的目录。 要使用FRHT，请在read_default_csr_parameters hgray设置parameters.feature_type以使用一个通道的灰度功能，并设置parameters.use_PSR True。 数据集 在（key：n616）下载Whisper数据集。 项目总结 与可见图像相比，HyperSpectral Images（HSI）可以利用丰富的光谱信息来更好地将前景对象与复杂背景区分开。 尽管性能不断提高，但HSI跟踪器在处理高维HSI数据时总是很慢。 在本文中，我们提出了一种在基于相关滤波

DFT的matlab源代码傅立叶和希尔伯特变换 分析信号的工具 目前有3个文件。 FFT.cpp是快速傅立叶变换的一个实现（仍然缺少逆变换实现），在main函数中有一个示例，该示例使用转换后的数据向量写出一个文件。 hilbert c ++。cpp是Hilbert变换的实现（使用DFT而不是FFT，仍然尝试在此处实现FFT而不是DFT）。 modulation.cpp是AM调制的一种实现方式，用于信号分析，包括SSB调制及其各自的解调。 请注意，在最后一个文件中，我使用了hilbert c ++。cpp中定义的函数，因此，如果要使用在那里定义的函数，则必须将其作为头文件.h包括在内。

matlab代码影响Codigos-Tese 代码是我的硕士论文的一部分。 本文的目的是了解如何使用Ising模型的类型来复制人类行为。 产出缺口被理解为国内生产总值的变化。 人们对经济增长（预期）的感知方式会影响经济，进而影响中央银行的货币政策。 Ising模型的变体将用于在模型社会上复制对产出缺口预期的创建和扩散。 最终目标是了解此类模型可以模拟央行的最佳货币政策的准确性。 大多数代码是用Python编写的，而其他代码则是用MATLAB编写的。

matlab阶跃响应曲线代码价钱 程序文件，“基于平稳国家定价的分布动力学”，西班牙银行工作文件0831，2008年12月，（C）James Costain和Anton Nakov 操作方法 运行“ gedyn.m”以计算一般平衡动力学； 冲激响应是自动计算的 运行“ vd.m”以计算方差分解并估计菲尔普斯曲线系数 默认设置为泰勒规则。 要切换到货币增长规则，请在“ gedyn”中将“ phiPI”设置为0。 默认模型是SSDP。 要更改模型，请在“ gedyn”中更改“ adjtype”。 计算细节 在具有3Ghz CPU和1GB内存的普通奔腾4上，一般均衡稳态计算需要几秒钟的时间。 动态计算大约需要2-3分钟。 由于大部分时间（最慢的步骤）花费在QZ分解上，因此很难加快速度，QZ分解使用内置的MATLAB函数qz。 所有程序文件列表 调整-根据调整收益计算调整概率 calcstats-计算稳态统计 compute_IRFs-根据初始状态和冲击来计算动态路径（泰勒规则） compute_IRFsM-根据初始状态和冲击计算动态路径（货币法则） disclyap-解决离散Lyapunov