针对少数类样本合成过采样技术（synthetic minority over-sampling technique，SMOTE）在合成少数类新样本时会带来噪声问题，提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法（SMOTE-SDAE）。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均衡原始数据集，考虑到合成样本过程中会产生噪声的影响，利用降噪自编码神经网络算法的逐层无监督降噪学习和有监督微调过程，有效实现对过采样数据集的降噪处理与数据分类。在UCI不平衡数据集上实验结果表明，相比传统SVM算法，该算法显著提高了不平衡数据集中少数类的分类精度。

使用偏微分方程PDE进行图像去噪的matlab代码集合-calc_lam.m 希望对大家有帮助

针对现有声呐图像去噪方法“保边去噪”能力不足的问题,提出了一种结合非线性滤波器的形态小波域声呐图 像去噪方法。首先,在形态小波完备重构条件下构建了二维形态中点小波。其次,对形态中点小波的细节分析算子进行多 重化处理,对信号分析算子采用取中值的更新提升方案提升,并且为克服形态小波的“块状效应”,将图像的平均处理方 法应用在形态中点小波去噪过程中。最后,在不同背景下进行多方面的仿真对比实验,实验数据显示形态中点小波的各 项评估指标优于现有的小波去噪方法,验证了所提方法的可行性、有效性和可靠性。

心音信号去噪matlab代码 本项目是的中文翻译，这本书以足够通俗易懂的方式来解释了卡尔曼滤波器等一众滤波器的原理，相比其他书中一下子列出一堆公式更容易理解一些，所以我打算尝试翻译这本书，也算是督促和巩固我的学习进度，如有翻译有误还请谅解，并直接修改提交，或者提issue，如果有能力还是建议直接阅读原文。 本书主要介绍了卡尔曼和贝叶斯滤波器的原理和用法。文中的所有代码都是用Python编写的，本书本身是使用Juptyer Notebook编写的，因此您可以在浏览器中运行和修改代码。 还有什么比这更好的学习方法吗！ "Kalman and Bayesian Filters in Python" looks amazing! ... your book is just what I needed - and O'Reilly作者，Allen Downey教授. Thanks for all your work on publishing your introductory text on Kalman Filtering, as well as the Python Kalman Filt

matlab精度检验代码微型计算机 基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，对边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）的实现和使用。 al（2012）。 本文提供了MATLAB代码，并在处提供了MATLAB和Python的实现（后者是对MATLAB代码的严格翻译）。 mSDA的此实现基于作者提供的示例代码以及本文中的方程式。 最终，该Python实现比其提供的实现稍有优化，并且希望包含更多说明性的变量名和注释。 此外，尽管在本文中作者提供了主要mSDA算法的字面MATLAB实现，但他们也进行了描述，但没有给出对高维数据的更快逼近的实现。 该项目还包含此近似值的实现。 所有这些都在msda.py中完成。 最后，为了演示mSDA的功能，该项目包含一个简单的示例应用程序：从几个类别中进行文档分类，即众所周知的20个新闻组数据集。 数据预处理（将原始数据转换为单词包）在process_data.py中从头开始，并且stop_words.txt中包含一个常用的停用词列表。 process_data.py还包含将数据分为训练集和测试集并选择最常用功能（如作者所暗示的那样）的方

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FM1288升级版

FM1388软件开发手册，FM1288升级版本；

在研究脑电信号特性的基础上，提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解（CEEMD）能够克服模态混叠的问题，因此，对脑电信号进行CEEMD分解，得到一组固有模态函数（IMF）分量，计算各个IMF分量的排列熵（PE）值，依据PE的值剔除基本为噪声的IMF分量，将降噪后的分量与保留的分量进行重构，得到降噪后的脑电信号。实验结果表明，用CEEMD-PE对脑电信号进行降噪，在抑制噪声的同时，还有效地保留了脑电信号的细节特性，去噪性能更好。

患者预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM