MATLAB声发射参数计算工具包（含b值、熵值等六选一）及可调整计算参数p文件资料包,MATLAB声发射参数计算工具包（可选b值、熵值等六选一）灵活调整计算间隔与滑动窗口,MATLAB计算声发射b值（或熵值，或活动度S值，变异系数CV值，均值与方差，以及自相关系数Acf，六选一）p文件资料包（计算间隔和滑动窗口可调） ,MATLAB; 声发射; 计算; b值/熵值/活动度S值/CV值/均值/方差/Acf; 计算间隔/滑动窗口可调; p文件资料包,MATLAB实现声发射信号B值（或熵值）计算与分析工具

本文的研究主题是基于滑动窗口技术对两类运动想象脑电信号的神经网络识别研究。脑电信号（EEG）是一种生物电活动的直接测量，能够反映大脑的电生理变化，通常被用于脑-机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统的开发。本文特别关注了运动想象EEG信号的分类问题，即如何准确地通过算法区分和识别被试者在想象不同运动时产生的EEG信号。 文章提到使用信号加窗处理技术。信号加窗是一种在信号处理中常用的方法，它通过在一个有限的时间窗口内分析信号，来提取有用特征，抑制噪声和无关信号。滑动窗口是其中一种特殊的加窗方式，它能够在连续的信号上移动，对信号的每一部分都能进行相应的分析处理。窗口宽度是滑动窗口方法的一个重要参数，它决定了信号分析的分辨率和敏感度。窗口太宽可能会忽略信号的细节变化，而窗口太窄又可能会引入过多的噪声。 在传统的信号处理中，滑动平均法是一种常用的降噪和特征提取技术，通过对滑动窗口内的信号取平均值，以简化信号并突出其趋势。这种方法通常用于获取信号的粗略特征，而忽略高频噪声。然而，在某些情况下，滑动平均法可能会损失重要的瞬态信息。 神经网络作为一种强大的机器学习工具，具有出色的综合分析能力和非线性分类能力，已被广泛应用于脑电信号的分析和识别。神经网络通过模拟人脑神经元的工作方式，可以处理大量复杂的数据，并在数据中找出潜在的规律。在BCI系统中，神经网络可以用于训练分类器，将输入的EEG信号映射为特定的控制命令。 在本文的研究中，作者将滑动窗口技术与神经网络结合，试图通过这种方式提高对运动想象EEG信号分类的准确性。研究表明，这种结合方法可以有效地提升信号识别的效果，并且能够产生更稳定的结果。作者还发现，识别效果受到窗口宽度的影响，不同的窗口宽度设置可能会对最终的分类结果产生显著的影响。因此，选择合适的窗口宽度对于优化识别性能具有重要作用。 文章最后提到了研究的进一步方向，即如何将这一方法更好地应用于脑电识别。这可能包括窗口宽度的选择、神经网络结构的设计、以及如何处理和分析EEG数据以获得更准确的分类结果等方面。此外，研究还涉及到如何处理和优化非平稳复杂的生理信号，以及如何利用神经网络的强大功能来提取更为精确和丰富的特征。 这项研究展示了滑动窗口技术与神经网络结合在运动想象EEG信号识别方面的潜力，提供了提高脑电特征提取和分类效果的新思路，对于脑-机接口技术的发展具有重要意义。

大图像中的小目标检测-基于YOLOV8+OnnxRuntime部署+滑动窗口+Zbar的条码检测研究

基于滑动窗口的二分检测是对图像中行人进行检测的一种被广泛使用的方法。它可以检测出单张图像中一个或多个处于站立状态的各种姿势的行人。分析和总结了国际上实现图像行人检测的主要方法，以及滑动窗El框架的实现方法，并对行人检测的进一步研究作了展望。

通过卫星影像进行船只检测 这是来自Kaggle的“的的船舶检测管道。 它使用滑动Windows +非最大压缩来进行对象检测，并使用HoG + SVM方法进行分类。 剧本 分类器 HoG + SVM分类器是使用数据集压缩文件中包含的信息以及以pickle格式存储的信息进行训练的。 python ship_clf.py 滑动窗物体检测 船舶检测器将一个窗口滑过图像金字塔，并将每个窗口分类为船舶还是非船舶，并返回一组边界框，这些边界框随后使用非最大压缩方案进行过滤。 python ship_detector.py

此函数可以计算在列向量数据上的滑动居中窗口上对面向列的数据进行操作的任何函数。 它是矢量化的，因此可以用内存来换取速度。 对于小窗口尺寸，这优于 SMOOTH 等函数。 但这不仅仅是一个快速移动平均线。 您可以指定对面向列的数据进行操作并产生标量输出的任何函数句柄，例如中值、标准差、prctile（带有标量“p”）、范围、最小值、总和。 但是您也可以创建自己的函数。 例如（相当晦涩的）函数句柄@(X) all(bsxfun(@gt,X(ceil(size(X,1)/2),:),X(1:floor(size(X,1)/2),:)),1) & all(bsxfun(@ge,X(ceil(size(X,1)/2),:),X(ceil(size(X,1)/2)+1:end,:)),1) 将返回一个逻辑数组，指示给定窗口大小上的局部最大值，仅报告高原的第一个最大值。

滑动窗口slidingstackwidget小demo，用于学习动画效果，以及滑动窗口的原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

基于python-opencv实现SGBM，带有滑动窗口，方便直接调整参数，观察参数影响。

数据链路详解，包含了滑动窗口控制详解，滑动窗口信道利用率，差错控制，停等协议，连续ARQ，GBN，SR选择重传，HDLC

对于非合作纯盲突发信号，利用滑动窗口能量比值法 Energy ration detector （ERD）进行信号检测，检测出信号起始与结束位置，算法原理见论文