信道预测matlab代码袖带血压预测 该存储库托管使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。 使用机器学习方法进行特征提取和回归。 基于深度学习的回归。 入门： 克隆此仓库： git clone https://github.com/jeya-maria-jose/Cuff_less_BP_Prediction cd Cuff_less_BP_Prediction 资料集： 数据集： 该数据库由矩阵的单元格阵列组成，每个单元格都是一个记录部分。 在每个矩阵中，每一行对应一个信号通道： 1：PPG信号，FS = 125Hz; 指尖的光电容积描记器 2：ABP信号，FS = 125Hz； 有创动脉血压（mmHg） 3：ECG信号，FS = 125Hz; 来自通道II的心电图 用于我们的实验的UCI存储库中数据的处理后的版本： 根据Kauchee等人对阈值设置阈值后，已清理的文件夹包含BP记录。 2017年 GT包含基本事实SBP，DBP，MAP和类别编号（取决于阈值）。 忽略class列，因为该类列尚未用于论文中报告的任何实验。 数据文件夹是从UCI存储库中提取的全部数据。 基于特

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Wing Designer 由 Phillip J. Root 和 John R. Rogers 编写 main.m 将运行该程序。 Wing Designer 是作为一种教育工具编写的，用于教授工程设计权衡和参数分析的概念。 用户从菜单中选择翼型横截面，输入翼展、二面角、后掠角、迎角和发动机参数。 该程序根据飞机性能计算分数。 计算升力、阻力、航程和其他性能指标。 以英里为单位的航程是得分的基础，并且对翼展和弯矩等其他措施进行了一些修改。 它不适用于设计真正的飞机。

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函数 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad,L) 反距离权重函数基于采样点。 Fint = idw(X0,F0,Xint) 使用输入坐标 X0 和输入值 F0 其中 X0 是由 N 个样本和 M 个变量组成的 N × M 输入矩阵。 F0 是 N 个响应的向量。 Xint 是一个 Q × M 的坐标矩阵插值。 Fint 是 Q 内插值的向量。 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad) 使用功率 p（默认 p = 2）和半径弧度（默认弧度 = inf）。 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad,L) 使用 L 距离。 默认 L=2 （欧几里德范数）。 例子： X1 = [800; 2250; 3250; 2250; 900; 500]； X2 = [3700;4200;5000;5700;5100;4900]; F = [13.8