xgboost代码回归matlab “＃EEG_preprocessing”此存储库包含用于预处理EEG数据的Maltab和Python文件。 Matlab文件是进一步分析的预处理步骤。 预处理执行如下： 滤波（0.5 – 30 Hz）2.重新参考（通用平均参考）3.使用EEGLAB ICA插件计算ICA权重。 4.仅查找和选择用于干净数据的实际试验（针对整个数据集）5.使用-1到2秒之间的间隔。 6.为了拒绝人为因素，使用了SASICA。 7.消除数据趋势并消除线路噪声。 8.消除异常时期以上步骤是研究有关该主题和实验方法的现有论文的结果。 python文件是用于将EEG数据分类为从Kaggle数据库获取的抓取力数据的分析代码。 此处提供了数据集的描述：。 在分析中，我执行了数据的简单转换并应用了Microsoft的LightGbM算法。 该代码可用作将来在其他EEG数据集上使用的模板。 使用GrigSearch和Cross-Validation选择lightGBM参数。 与lightGBM一起使用了其他算法，例如逻辑回归，XGboost，SVM，但是lightGBM在速度（Top1

讨论了传统的LM S 在信号处理中的不足, 研究了小波变换自适应算法(WLM S)的滤波器结构 和实现, 并将其应用于主动噪声控制。仿真结果表明, 与传统的LM S 算法相比,WLM S 算法的收敛速度 和稳定性得到显著的提高。

RVO_Py_MAS 多智能体系统的互易速度障碍（RVO）的Python实现 @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}} 描述 该软件包包含一个即插即用的Python软件包，用于基于双向速度障碍（ ）和混合速度障碍（ ）的多智能体系统中的避免碰

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程序给出了在噪声条件下生成的QPSK信号。

SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究，杨红磊，彭军还，合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等应用。一个理想的去斑算法应该�

sineFit 是一种检测噪声正弦曲线参数的函数，甚至小于一个周期。 它只需要 x 和 y 值，不需要额外的参数作为输入。 它使用 R2016a 和 R2020a 进行测试。 我的 PC 上的平均计算时间为 13 毫秒，最长为 2400 毫秒。 句法： [SineParams]=sineFit(x,y,optional) 可选：如果省略则绘制图形。 如果 0 则不绘制输入： x 和 y 值，y = offs + amp * sin(2pi * f * x + phi) + 噪声输出： SineParams(1):offset(offs) SineParams(2)：幅度（安培） SineParams(3)：频率(f) SineParams(4)：相移 (phi) SineParams(5): MSE ，如果为负，则 SineParams 来自 FFT 方法： 这是对程序流程的简要而不

对类Lorenz系统的状态变量加上时滞得到一个泛函微分动力系统――时滞类Lorenz系统．首先给出了该系统仅存在零平衡点的条件，然后根据系统在零平衡点处的线性化系统对应的特征方程根的分布情况，给出了系统在零平衡点处稳定性和发生Hopf分支的条件，最后通过一些数值模拟验证了所得结论的正确性．