预算matlab代码AHBA处理 该存储库提供了Matlab代码，用于重现一系列分析，涉及处理艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas）基因表达数据，并运行一系列分析以评估不同处理选择的效果。 该代码已使用Matlab 2016b，2017b，2018a进行了验证。 如果您使用此代码，请引用我们的随附文件： :green_book: A. Arnatkeviciute，BD Fulcher和A.Fornito。 NeuroImage 。 189 ：353（2019）。 变更记录 注意：代码和相应的数据已在2020年4月7日进行了更新。我们发现cust100和cust250分区中存在一些不准确之处。 生成了每个半球包含100和250个区域的新随机碎片，并更新了相应的数据。 如果您使用的是cust100和cust250组合，请参考新版本的数据。 注意：该代码已于2018年8月28日更新-在以前的版本中，ROI x基因矩阵中的基因排序不符合probeInformation结构中提供的基因信息。 现在，此问题已得到解决。 如果您在此日期之前处理了数据，请使用更新后的代码对其进行重新处理。 联络A

加法器MATLAB代码语音命令的噪声添加器 “noiseAdder”工具允许向不同的数据库添加噪声。 对于这种情况，我们以数据库“Speech Comands”[1] 为例，采样率为 16 kHz。 使用该工具可以配置信噪比 (SNR) 间隔。 附加噪音： 白色，matlab代码 颜色 [2] 胡言乱语 [3] 风扇，录制的音频 对于所有情况，必须将 .wav 文件复制到子文件夹（“向后”、“向前”等）。 在babble 噪声的情况下，录制的.wav 的采样频率为8 kHz，因此提出了一种插值方法。 参考 [1] Warden, P. (2018)。 语音命令：用于有限词汇语音识别的数据集。 arXiv 预印本 arXiv:1804.03209。 [2] 日沃米罗夫, H., & Baranski, P. (2017)。 使用 matlab 实现的粉红色、红色、蓝色和紫色噪声生成。 马萨诸塞州内蒂克：MathWorks。 [3] Habets, EA, Cohen, I., & Gannot, S. (2008)。 在空间相干约束下生成非平稳多传感器信号。 美国声学学会杂志，124(5

朴素贝叶斯算法matlab代码用于机器学习的MATLAB 这是的代码存储库，由发行。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 对于许多机器学习的研究人员和数学专家来说，MATLAB是首选的语言。 本书将帮助您为初学者使用MATLAB建立机器学习基础。 您将首先使用MATLAB环境进行机器学习来为系统做好准备，然后您将了解如何轻松地与Matlab工作区进行交互。 然后，我们将继续进行数据清洗，挖掘和分析机器学习中的各种数据类型，您将看到如何在绘图上显示数据值。 接下来，您将了解不同类型的回归技术，以及如何使用MATLAB函数将其应用于数据。 您还将探索分类技术，例如K最近邻分析和朴素贝叶斯算法，并了解决策树和规则学习者。 之后，您将深入研究无监督学习，并使用聚类方法（例如k均值方法和树状图）查找数据组。 您将了解神经网络的基本概念，并执行数据拟合，模式识别和聚类分析。 最后，您将探索特征选择和提取技术，以减少维度以提高性能。 在本书的最后，您将学习将它们放到实际案例中，涵盖主要的机器学习算法，并熟练使用MATLAB进行机器学习。 ##说明和导航所有代码都组织在文件夹

使用WOA优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间，提供数据加以实操

使用PSO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间

提供一个箱线图的matlab

tft的matlab代码贝叶斯网络变量消除 贝叶斯网络中变量消除的MATLAB实现。 由于变量消除基本上是基于因素的，因此也可以在MRF，CRF等上使用实现。 运行演示 克隆github存储库，然后尝试运行calculate_example1.m和calculate_example2.m。 这些代码将为“ calc_example_bayesnet”中提供的贝叶斯网络产生P（B | J，M）和P（E | J，M）的条件概率。 实施细节 每个因素都使用MATLAB container.MAP（又名哈希表）表示。 另外，每个变量配置都使用字符串表示。 例如，如果模型具有3个二进制参数A，B和C，且A = 1，B = 0，C = 1，则表示此配置的字符串将为“ TFT”。 同样，使用辅助字符“ N”来表示某些变量超出范围的情况。 去做 目前，该实现仅适用于具有二进制变量的贝叶斯网络。

遗传算法中的交叉和变异思想恰好能应用到此处，比如说个体粒子先和个体最优交叉产生一个新的粒子，当然这里如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子；与个体最优交叉完后，新的粒子还需与群体最优交叉，同样如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子；交叉操作结束后，对新的粒子进行变异操作，同样如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子。一直重复上述操作直至循环结束，最终输出群体最优粒子就是搜索过程中搜索到的最优粒子。

十进制小数转二进制matlab代码混沌 基于混沌函数的随机数生成器。 启发当前代码的主要作品是： T. Stojanovski，L。Kocarev，“基于混沌的随机数生成器-第一部分：分析”，IEEE Trans。 在CAS上-第I部分，第48，第3号，第281-288页，2001年3月。 T. Stojanovski，J。Pihl，L。Kocarev，“基于混沌的随机数生成器-第二部分：实践实现”，IEEE Trans。 在CAS上-第I部分，第48，第3号，第382-385页，2001年3月。 冯·诺依曼（John Von Neumann）。 “ 13.与随机数字有关的各种技术。”，1951年。 rng01-vhdl VHDL代码中混沌随机数生成器的初步版本。 newCaoticGen是主要电路，执行属于[1]中描述的映射家族的混沌映射的迭代。 variable_Caos是带有常量定义的程序包，而test是测试平台。 rng02-vhdl CaosAlAl是先前电路的第二个版本。 它不需要外部文件，并且所有配置参数都以二进制编码硬编码到vhdl文件中。 testCaosAlAl是当

1 非负矩阵分解（NMF或NNMF），也是非负矩阵逼近是多元分析和线性代数中的一组算法，其中矩阵V被分解为（通常）两个矩阵W和H ，具有所有三个矩阵都没有负元素的性质。这种非负性使生成的矩阵更容易检查。此外，在处理音频频谱图或肌肉活动等应用中，非负性是所考虑的数据所固有的。由于该问题通常不能完全解决，因此通常用数值近似。 2 适合机器学习，数值优化，图像处理，信号处理等专业的初学者进行分析和学习。 3 语音去噪一直是音频信号处理中长期存在的问题。如果噪声是静止的，则有许多去噪算法。例如，维纳滤波器适用于加性高斯噪声。然而，如果噪声是非平稳的，经典的去噪算法通常性能较差，因为非平稳噪声的统计信息难以估计。施密特等人。使用NMF在非平稳噪声下进行语音去噪，这与经典的统计方法完全不同。关键思想是干净的语音信号可以用语音字典稀疏地表示，但非平稳噪声不能。类似地，非平稳噪声也可以用噪声字典稀疏表示，但语音不能。NMF去噪算法如下。两个字典，一个用于语音，一个用于噪声，需要离线训练。