主要用于图像去模糊（去除模糊效果）的处理。 在摄影或图像采集过程中，由于相机晃动、物体运动或者其他因素，图像可能会产生模糊效果。这种模糊使图像失去细节和清晰度，降低了图像的质量和可用性。 "DeBlur-master"项目旨在使用计算机视觉和图像处理技术，通过对模糊图像进行分析和处理，恢复图像的清晰度和细节。它可能包括多种去模糊算法、滤波器和图像修复技术的实现。 通过对图像进行去模糊处理，可以提高图像的可视化效果、减少图像的误判和错误分析，并在图像应用和分析领域有广泛的应用，如计算机视觉、图像识别、医学成像等。 为了运行这个项目，你使用文件夹中的代码和图像数据。代码中可能包括图像处理函数、模型构建、以及最终的图像去模糊处理。

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matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

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