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matlab正弦仿真代码SPR 2020 研讨会演讲：广义特征分解 此存储库包含我在 2020 年研讨会上的演讲的代码和演示幻灯片——预测或不预测：建模 EEG 数据、承诺和限制。 演讲题目：时域脑电数据的假设驱动降维与源分离 由于 . 指示 . 要运行演示/教程、模拟和分析，请在 MATLAB 中打开simulations.m 。 请记住首先设置您的工作目录或将文件夹添加到路径。 这个simulations.m MATLAB脚本在不同的源/偶极子处模拟不同的正弦波，混合它们的活动并将它们投影到64个头皮脑电图电极，并对模拟的头皮脑电数据（混合源）执行广义特征分解（GED）以恢复​​模拟时空和频率特性。 simulations.m调用的辅助函数： dipole_project.m 、 filterFGx.m 、 topoplotIndie.m emptyEEG.mat包含两个结构： EEG （用于存储 EEG 数据的空 EEGLAB 结构） lf （用于将偶极子活动投影到 64 个通道的前导场矩阵） 座谈会摘要 时域脑电数据的假设驱动降维和源分离 作者 Hause Lin - 加拿大多

微软自家出的windows系统修复工具，还挺好用的，反正找不出具体故障的时候都用一下说不定就解决了，简单实用

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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 这是VGG16网络在imagenet数据集上的预训练权重文件，不带连接层。仅仅需要5积分，自行下载提取哦。

权重文件 squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用