键盘发声 用法 运行tempest.py -train并记录训练集。 为了能够对击键进行分类，它必须很大。 取得良好效果： 多次按每个键。 请勿过于频繁地按下按键。 运行tempest.py并记录测试集。 要启动支持向量机分类器并获取结果，请运行svm.py 根据的代码。

多渠道管理实用程序 SignalManager 类是用于管理多通道时间序列信号和这些信号中的事件的主要类。 它有许多有用的功能，用于加载、拼接、基于事件控制时序等，以及首先将数据与事件纪元对齐。 有关此类的 API，请参阅 docs 文件夹。 它还提供文件格式从 .edf 或 .fiff 到 .hd5 的自动转换。 大多数数据都存储为 Pandas 数据帧或系列，因此请对此感到满意。 信号数据 该类通过私有数据帧 __signal 维护有关网格信号的大部分信息。 这直接与 .hd5 接口以提供有效的磁盘/内存权衡。 请注意，这意味着如果在给定时间实例化了多个 SignalManger，那么它将修改相同的数据。 检查 hd5 或代码表明它具有 __signal Dataframe 以下字段： times ：数据中每个样本的时间向量 数据：这是多通道数据 频道：一系列频道名称 fs ：采样频

单层感知器神经网络matlab代码基于运动图像的单通道脑电分类 Global SIP 2018接受的论文中描述了此代码。 <概述> 该存储库中的Matlab脚本确定了通道，特征和分类器的最佳组合，可最大程度地提高基于单通道EEG的运动图像BCI的分类精度。 频道：22 ch 特征： 功率谱（PS） 灰度共生矩阵（GLCM） 单通道公共空间模式（SCCSP） 分类器： 线性判别分析（LDA） k最近邻居（k-NN） 高斯混合模型（GMM） 随机森林（RF） 多层感知器（MLP） 支持向量机（SVM） 带有PS的SVM和带有SCCSP的MLP在二进制分类中显示一位受试者的分类准确度为86.6％ （平均值：63.5％）。 为了进行评估，我们使用了开放访问数据集。 在使用我们的代码之前，请发送以访问数据。 <代码> 该存储库有一个主要的m.file，该文件由预处理和后处理步骤组成。 在通过预处理步骤保存特征向量之后，可以使用10倍交叉验证来计算分类精度。 另外，您可以通过更改set_config.m文件中的值来更改此框架中的每个参数。 <环境> 马尔巴布R2017a 信号处理工具箱 静力学和机

ofdm matlab源代码使用IEEE-802.11n设备的信道状态信息（CSI）进行人类活动，手势和跌倒检测 该存储库用于使用IEEE 802.11n设备的信道状态信息（CSI）收集用于人类活动的数据集。 截至目前，我们正在等待论文发表。 （i）我们的第一篇论文已经使用初步结果发表：WiHACS：利用OFDM子载波的相关性将WiFi用于人类活动分类 （ii）论文概述的详细信息可以在这里找到：使用Wi-Fi通道状态信息（CSI）进行人类活动识别和跌倒检测 我们目前正在等待其他论文发表。 发布后，我们将上传所有数据以及算法的源代码。 （抱歉，延迟-上传延迟是由于某些技术问题造成的）。 我将不时更新此仓库。 所有数据将按时间序列显示在MAT或CSV文件中。 信号处理matlab文件也将被上传。 包括用于机器和深度学习算法的python文件。 有关此仓库或论文/论文的任何问题，请发送电子邮件至 如果您在此代表中使用提供的matlab代码和/或数据集，请考虑引用以下参考资料： @phdthesis {Chowdhury_2018，系列= {电子学位论文（ETD）2008+}，标题= {使用W

本书涵盖了信道编码领域近二十年来的最新成果。作者shulin是信道编码领域的大牛。

这本书的标题。选择频道代码：古典和现代，以反映本书确实涵盖经典和现代频道代码的事实。它包括BCH代码，Reed-Solomon代码，卷积代码，有限几何，代码，turbo代码，低 - 密度奇偶校验（LDPC）代码和产品代码。但是，标题有第二种解释。虽然本书的大部分内容都是关于LDPC码的，但这些都可以被认为是经典的（1961年首次发现）和现代的（大约在1996年被重新发现）。大卫·福尼在1999年8月的IMA关于图表代码的谈话中的声明就是一个例证，“感觉就像早期的一样。”作为经典/现代二元性的另一个例子，有限几何代码在20世纪60年代被研究，因此是经典的码。然而，Shu Lin等人重新发现了它们。大约2000年作为一类具有非常吸引人的特征的LDPC码，因此也是现代码。有限几何代码的经典和现代化的特征在于它们的解码器：一步硬判决解码（经典）与迭代软解码解码（现代）

Realtek Efuse/EEPROM Channel Plan version.R32 This files show all channel plan based Realtek wifi chip

频道关注模块 该存储库包含ImageNet数据集的“ ResNets频道注意模块的性能-效率比较”的正式实现。 它包括以下几个注意模块的优化的PyTorch实现。 注意模块的性能与其计算成本相比，在几个参数上有很大差异。 例如，尽管与网络的其余部分相比，所有关注模块的触发器数量可以忽略不计，但在GPU上进行测量时，时间开销却变化很大。 对于ImageNet尺寸的图像（224x224像素），在RTX2080 Ti上计算时间的折衷选择了诸如AB和ECA之类的简单模块。 但是，模块开销随分辨率而变化很大，因此请确保为您的用例选择最佳的模块，因为现代网络很少使用仅224x224像素的分辨率。 要对模块进行更深入的比较，请随时阅读我们的论文。 要求 培训需要以下软件包： PyTorch 1.6.0 的Python 3.7.6 CUDA 10.2.89 可选地，对于TensorRT计时测

这是的PyTorch实现。 在可以实现3倍的模型尺寸缩减，并且精度损失很小。 该项目是从修改而来的，主要区别是： 修剪一次完成，而不是顺序执行。 所引用的原始项目中的FilterPruner和PruningFineTuner被合并到FilterPruner类中，以使其更加简洁。 修剪InceptionV3 ， Inception_Resnet_V1 ， Resnet50作为示例，您可以为自定义模型定义新的FilterPruner。 笔记： 您可以使用PyTorch的预训练的Resnet50或InceptionV3作为基本模型，并在前面提到的cat-vs-dog数据集中修剪它们。 （请参阅prune_InceptionV3_example.py和prune_Resnet50_example.py） 要修剪新模型，您需要根据模型的体系结构在FilterPruner下定义一个转发函数和

Ungerboeck's TCM with BCJR (Log-Map) Decoder with Generator Polynomial 更多细节可以在我的博客中看到http://cheriandanny.blogspot.in/