去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

不同信噪比下的雷达回波信号数据集生成代码，包括信道调制、天线方向图模型、噪声调制、发射信号生成等代码

每个文件对应一种数据集的解析，解析格式按照yolov5训练集的格式生成，可以根据个人文件的位置修改相应路径，亲测可行，代码逻辑较简单。

用于 IAM 手写数据库的 RNNlib 数据集生成器 这是的训练数据生成器， 是一种循环神经网络实现。 有关网络的更多信息，请参阅 。 先决条件 为了生成训练数据，请安装Python 、 Pillow (PIL) 和NetCDF 。 目前，生成器是 * nix -only。 下载 IAM 数据库 所有测试序列都可以从。 请注意，所有数据均属于伯尔尼大学，下载前需要登录。 此生成器仅适用于来自在线数据库的笔画和图像，但它也可以轻松适应与离线数据库一起使用。 请考虑在注册后下载以下文件： ：所有序列的纯文本转录。 ：包含带有时间戳的笔画的 XML 文件，用于在线识别。 ：用于离线识别的 TIF 图像。 解压缩所有档案后，项目文件夹应包含以下文件： ascii/ lineImages/ lineStrokes/ build_nc.sh iam_offline.py iam_

一个简单的程序，用于用来自 ContourMatrix 定义的相同或不同数据集的等高线覆盖任何图形，（参见contourc）。 这允许将来自两个不同图像的信息组合在一个图像中。 句法： coverlay(cm) - 用 cm 定义的轮廓覆盖当前图形。 coverlay(cm,figh) - 由带有轮廓的 figh 指向的叠加图形。 coverlay(...,LineSpec) - 使用 LineSpec 指定的线型和颜色绘制轮廓。 coverlay(...,Name,Value) - 使用一个或多个指定轮廓属性属性名称、属性值对，请参阅轮廓属性。 典型用法如下： cm = 轮廓c(x,y,Z,n); - 生成轮廓矩阵figh = imagesc(x,y,ZZ) 或任何其他生成图像的命令ZZ 可能是不同的矩阵，但具有相同的域 x,y。 coverlay(cm,figh) - 用轮廓覆盖图

matlab资源分配的代码用于功率分配的 DeepMIMO 这是一个从 DeepMIMO 修改而来的 MATLAB/Python 代码包，用于生成用于功率分配的真实信道。 该代码基于为毫米波和大规模 MIMO 系统中的深度学习应用发布的公开可用的 DeepMIMO 数据集。 这个MATLAB/Python代码包与以下文章有关： [1] Haoran Sun、Wenqiang Pu、Minghe Zhu、Xiao Fu、Tsung-Hui Chang 和 Mingyi Hong，“学习在情景动态环境中持续优化无线资源。” arXiv 预印本 arXiv:2011.07782 (2020)。 [2] Ahmed Alkhateeb，“DeepMIMO：用于毫米波和大规模 MIMO 应用的通用深度学习数据集”，Proc。 信息理论与应用研讨会 (ITA)，加利福尼亚州圣地亚哥，2019 年 2 月。 [3] 孙浩然、陈翔毅、史清江、洪明义、肖夫和 Nikos D. Sidiropoulos，“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络”，IEEE Transactions on Signal

MATLAB同轴线电压代码事件识别模拟 1，所有模拟数据集均基于68总线电力系统，其模型如下：这是一个16机系统，具有86条传输线和68条总线。 数据摘自1981年7月，pp.6-42，标题为“动态系统的奇异摄动，相干性和聚集度”的GE最终报告％。％详细的发电机模型％发电机上的直流励磁机1至9％恒定电流有功负载 2，模拟了6种类型的事件，包括：线路跳闸，故障（包括线路间事件的不对称故障和三相短路事件的对称故障），负载变化，发电机跳闸，电容器组，感应电动机跳闸。 3，仿真设置：1，仿真时间步长为0.01秒但采样率为34每秒； 2，事件在0.5秒发生，故障在0.2秒后清除； 3，线路跳闸事件是指线路无故障跳闸； 4，在清除故障后，故障事件通常伴随着使线路跳闸，这与第3节所述的线路跳闸有所不同； 5，通过函数ml_sig向负载控制输入中添加突然干扰来模拟负载变化事件； 6，选择事件发生后数据矩阵的一秒来标识事件的类型，注意在清除故障后选择了故障事件的数据矩阵； 7，电容器组的模型是基于纸的[]； 8，所有电压测量值都在“ bus_v”中，并且在我们的算法中使用了其绝对值或电压幅度。 9，基于

聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa NLU的Chatito v2.1.x的超集，而不是所有可能的适配器。 ） 交互式模式也可用： 安装 要运行Chatette ，您将需要安装 。 Chatette可与Python 2.7和3.x（> = 3.4）一起使用。 Chatette在上可用，因此可以使用pip安装： pip install chatette 或者，您可以克隆并安装要求： pip install -r requirements/common.txt 然后，您可以通过在目录Chatette/chatette/执行以下

musescore_dataset 使用MuseScore回购的乐谱数据集生成器。

可以输出mfsk、mpsk、am、dsb、fm时频图，并制作成yolov格式的数据集。