自组织数据挖掘是由乌克兰科学院院士A.G. Ivakhnenko 提出的，其核心技术就是数据分组处理 (Group Method of Data Handling, 简称GMDH) 。GMDH建模有三个特点：其一，它的较强的抗噪声干扰性能。其二，它的自动建模机制。其三，它的因素筛选功能。 工具箱是GMDH的malab 程序代码。内有使用说明。

[原创]smith圆集成工具箱的第二版（免费）,smith图集成工具箱……

fitv=ranking(objv,[2,1],subpop);%分配适度值 selch=selet(selfun,chorn,fitv,ggap,subpop);%选择 recch=recombin(xovfun,selch,xovr,subpop);%重组 mutch=mutate(mutfun,recch,fieldDD,mutr,subpop);%变异 objvoff=objfun(mutch);%计算目标函数值 [chorm,objv]=reins(chorm,mutch,subpop,[1 indr],objv,objvoff);%替代 gen=gen+1; trace(gen,1) =min(objv); trace(gen,2)=mean(objv); %在子种群中迁移个体 if (rem(gen,miggen)==0) [chorm,objv]=migrate(chor,subpop,[migr,1,1],objv); end end [yy,ii]=min(objv);%输出最有解及序号 figure(1) plot(chorm(ii,:),’-ro’); figure(2);%遗传算法性能跟踪图 plot(trace(:,1)); hold on plot(trace(:,2),’-.r’); legend('解的变化','种群均值的变化');

本软件是自己编写的单文件绿色软件，不需要复杂的命令，打开软件就能直接进入ADB命令对设备进行刷机解锁等操作

用MATLAB的虚拟现实工具箱构建一虚拟场景 MATLAB 虚拟现实 工具箱 构建 虚拟场景

DRAMMS是一个软件包，设计用于2D到2D和3D到3D变形医学图像配准任务。 由宾夕法尼亚大学生物医学图像分析（SBIA）部门发布。 DRAMMS的一些典型应用包括：-同一器官（可以是大脑，乳房，心脏等）的跨学科配准； -单模态和多模态配准（MRI，CT，组织学）; -纵向注册（小儿脑部生长，癌症发展，小鼠脑部发展等）； -在缺少对应信息的情况下进行注册（例如，血管病变，肿瘤，组织学切口）。 DRAMMS在UNIX / Mac OS中的命令行中运行，它接受Nifti / ANALYZE / MetaImage图像格式。 它是全自动的---拍摄两个输入图像，并生成配准图像和（可选）变形场。 有关更多信息（安装，教程，手册，演示，常见问题解答等），请访问http://www.rad.upenn.edu/sbia/software/dramms/。

相机+投影仪系统标定 写在前面 1.写的比较详细，所以拆分成几部分。 2.使用Matlab添加额外的工具箱完成标定。 3.使用棋盘格标定相机、投影仪。 标定工具下载地址 1.相机标定工具箱Bouguet’s Calibration Toolbox ，详细使用说明见Camera Calibration Toolbox for Matlab 2.投影仪标定工具箱，详细使用说明见论文 Falcao G , Hurtos N , Massich J . Plane-based calibration of a projector-camera system[J]. Vibot Master, 200

SRMRpy：SRMR工具箱的Python实现 语音混响调制能量比（SRMR）是基于语音信号调制频谱表示的语音质量和清晰度的非侵入性度量。 该度量标准由Falk等人提出。 并且最近进行了更新，以降低正常听众和人工耳蜗使用者的变异性并改善其清晰度。 该工具箱是的Python端口，包括SRMR指标的以下实现： 原始SRMR指标（用作中的客观指标之一）。 更新的SRMR度量标准，并结合了减少可变性的更新。 快速的原始SRMR度量标准的实现，使用来代替时域伽马图滤波器组。 快速实现也可以选择使用更新来减少可变性。 这些实现已被证明在8 kHz和16 kHz的采样率下表现良好。 它们将以其他采样率运行，但是将显示警告，因为尚未在此类条件下测试指标。 设置 只需从SRMRpy文件夹中运行python setup.py install即可安装此软件包及其依赖项。 用法 您可以将SRMR用作函数

1.使用其预训练的模型进行图像分类、人脸识别等。 2.采用GPU模式训练一个MNIST数据集合分类器 （CPU的使用/GPU的使用）

该工具箱为MATLAB的EMD经验模态分解的工具箱，使用简单，可以基于此求希尔伯特黄变换和边际谱，详细帮助可以参考word文档。