使用MATLAB进行流星检测 使用图像处理工具箱和霍夫变换通过MATLAB进行流星探测 项目目的- 在这个项目中，我尝试通过应用霍夫变换原理和其他可用的系统功能，使用各种描绘可能流星的夜空图像来检测流星。 涉及的步骤- 将RGB图像转换为等效的灰度图像。 然后将灰度图像转换为二进制图像，其中1代表所有白色值，0代表所有黑色值。 然后，通过可用的平滑技术对图像进行进一步处理，并对其进行过滤以去除噪声。 使用MATLAB中可用的霍夫函数，即（霍夫）实现标准霍夫变换（SHT）。 霍夫变换旨在使用线的参数表示来检测线： rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) 其中变量rho是沿垂直于直线的矢量从原点到直线的距离。 theta是x轴与该向量之间的角度。 霍夫函数生成参数空间矩阵，其行和列分别对应于这些rho和t

This book covers random signals and random processes along with estimation of probability density function, estimation of energy spectral density and power spectral density. The properties of random processes and signal modelling are discussed with basic communication theory estimation and detection. MATLAB simulations are included for each concept with output of the program with case studies and project ideas. The chapters progressively introduce and explain the concepts of random signals and cover multiple applications for signal processing. The book is designed to cater to a wide audience starting from the undergraduates (electronics, electrical, instrumentation, computer, and telecommunication engineering) to the researchers working in the pertinent fields. Key Features: * Aimed at random signal processing with parametric signal processing-using appropriate segment size. * Covers speech, image, medical images, EEG and ECG signal processing. * Reviews optimal detection and estimation. * Discusses parametric modeling and signal processing in transform domain. * Includes MATLAB codes and relevant exercises, case studies and solved examples including multiple choice questions

时间序列预测 该存储库实现了时间序列预测的常用方法，尤其是TensorFlow2中的深度学习方法。 如果您有更好的主意，欢迎您贡献力量，只需创建PR。 如有任何疑问，请随时提出问题。 正在进行的项目，我将继续进行改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 神经网络 波浪网 变压器 网络 拍子 甘 用法 安装所需的库 $ pip install -r requirements.txt 如有必要，下载数据 $ bash ./data/download_passenger.sh 训练模型如果需要，请设置custom_model_params （请参阅./deepts/models/

伪P5View 一个视图实现，如 processing.org 中的 PApplet 类。 如何使用 public class SampleView extends PseudoP5View { public SampleView(Context context) { super(context); } @Override protected void setup() { size(640, 480); frameRate(30); } @Override protected void draw() { background(0, 0, 0); noStroke(); fill(255, 255,

Fixed point signal processing　非常好

matlab肌电信号处理代码基于Delsys的sEMG信号处理和肌肉性能评估 表面肌电信号（sEMG）是骨骼肌产生的电活动，用于预测肌肉状况，而肌肉收缩和肌肉疲劳可以由sEMG信号决定。 在这个项目中，我使用了sEMG信号的高性能设备，它可以检测sEMG信号，收集sEMG信号来评估肌肉性能，例如运动过程中的肌肉力量和肌肉疲劳。 实时sEMG数据收集 Delsys提供了示例代码以将数据传输到Matlab。 我主要通过自动删除没有数据流的通道而不是同时打开16个通道来解决传输速度慢的问题，并修改了显示模式以方便以后的研究。 信号处理 原始sEMG信号微弱，不稳定且随机。 根据以前的研究，我采用了10-500Hz带通滤波器和50Hz陷波滤波器。 此外，我分析了原始信号的频谱，发现了100Hz噪声干扰，并采用了递归最小二乘自适应滤波器消除了100Hz噪声，这比Matlab工具箱设计的滤波器表现出更好的性能。 特征提取 这只是基于sEMG信号数据的均方根和平均功率频率的变化来估计肌肉力量并检测肌肉疲劳的启发式计划。

simon_Haykin 《自适应滤波器原理》《Adaptive_Signal_Processing》高清中英文版本

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