窄带水平集matlab代码介绍 此 MATLAB 代码随附以下出版物： Zuure, MB 和 Cohen, M. X (2021)。 用于半盲发现实验对比的窄带多元源分离。 神经科学方法杂志，350，109063。DOI： 此代码仅适用于分析在 . 关于提供的数据的说明 可用数据由两个文件夹组成。 Data文件夹，包含： 每个受试者的 MEG 数据 生成的前向模型，用于模拟 Results文件夹，包含： csGED 结果（每个频率的特征向量和特征值） 仿真结果 Results文件夹中提供的材料是中间处理步骤的结果，用于节省时间（因为某些分析步骤需要大量计算）。 代码检查这些中间结果是否存在并加载它们。 如果它们不存在，它们将从Data的材料生成。 依赖关系 MATLAB; 使用了 R2017b，但早期版本可能有效。 EEGlab 工具箱，可用。 我们使用了 v14.1.2。 要分析的数据集，可用。 如何使用 将此存储库（或下载文件）克隆到您喜欢的位置。 下载并将其放在同一位置，以便在与Scripts文件夹相同的级别上有一个包含文件文件Sxx_data.mat等的Data文件夹和一个包

水平集matlab代码 DogClassification 原理说明 首先，将数据按照mat文件所记录的方式分为训练集和测试集两部分。由于12000张的训练集有点少，所以对每张训练图片采集它的左上角80%区域、右上角80%、左下角80%、右下角80%、中间80%，然后对其进行水平翻转，这样一张图片就变成了10张。 接着，训练方式采用迁移学习，使用已经训好的VGG16模型，去掉最后几层的全连接层后，接上自己的模型进行训练。每张图片丢进VGG16的卷积层得到一个7*7*512维的特征向量，flatten之后，由于数据量少，将后续的两个全连接层的维度从4096降到1024，dropout取0.5（防止过拟合），最后加上softmax，类别设置为120。 训练结果 Epoch 500/500 120000/120000 [==============================] - 183s - loss: 1.7354 - acc: 0.8910 precision recall f1-score support avg / total 0.61 0.64 0.62 8580 更新日

C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox, "Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation", IEEE Trans. Image Processing, vol. 19 (12), pp. 3243-3254, 2010 (pdf, BibTex, 160+ citations, website) (This paper generalizes and improves our preliminary work in CVPR'05, which has received 1100+ citations since 2006)

水平集matlab代码 水平集图像分割 1. 水平集变分推导 能量函数： $$ \varepsilon_{g,\lambda,\nu} = \lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}g(\phi) $$ 其中： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\delta(\phi)|\nabla\phi|dxdy,\qquad \mathcal{A}g=\int{\Omega}gH(-\phi)dxdy,\qquad g=\frac{1}{1+|\nabla G{\sigma}I|} $$ 水平集的优化目标是求得使其能量函数$\varepsilon_{g, \lambda, \nu}$能量最小的曲面$\phi$，即 $$ \phi^=\arg \min(\varepsilon_{g,\lambda,\nu})=\arg \min (\lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}_g(\phi)) $$ 使用变分法对其进行求解： 首先来看第一项： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\d

压缩包内是中科大数字图像分析李厚强,周文罡水平集，推导水平集能量函数的演化方程，用matlab代码实现图像分割。 还有数字图像领域的大牛的水平集matlab程序

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图像分割的水平集算法在Matlab上的实现代码

通过水平集能量函数，利用变分法求得梯度最小，基于水平集来实现图像分割。此代码为matlab代码，仅供参考。

该代码是改进的CV水平集，希望对大家有所帮助

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