频域方法系统辨识，非常经典的一本书 Identification is a powerful technique for building accurate models of complex systems from noisy data. It consists of three basic steps, which are interrelated: (1) the design of an experiment; (2) the construction of a model, black box or from physical laws; and (3) the estimation of the model parameters from the measurements.

英国曼彻斯特大学上课的系统识别讲义，高清全英语版本，内容详细，深入浅出

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半滑舌鳎MHC II类A基因的分子鉴定、多态性及与抗鳗弧菌感染的相关性研究，王旭波，李春梅，主要组织相容性复合体（MHC）II类抗原在脊椎动物免疫反应方面起着重要的作用。本文通过RACE-PCR技术获得了半滑舌鳎MHC II 类A基因的cDNA�

Frequency Domain System Identification Toolbox——For Use with MATLAB

matlab精度检验代码道路故障识别（DeepSegmentor） 2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。 1，数据集 2.安装 我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法，您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境： conda env create -f environment.yml 3.平衡权重 我们使用以下命令来遵循该方法： python3 ./tools/calculate_weights.py --data_path 4.培训 培训之前，请下载数据集并将其复制到文件夹datasets 。 探伤 sh ./scripts/train_deepcrack.sh 道路检测 sh ./scripts/train_roadnet.sh 我们在这里提供我们的预训练模型： 模型 Google云端硬碟 深裂 道路网 5，测试 探伤 sh ./scripts/test_deepcrack.sh 图像 地面真相 GF 融合的 侧边1 第2边 侧面3 侧面4

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

基于瞬时特征提取的调制信号识别经典文献，详细介绍了瞬时信息如何用于提取特征。

matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别（交叉方式人员Re-ID） AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架：两阶段框架（特征学习+公制学习） IJCAI 18论文的框架：端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 （其名称为“东国基于身体的人的识别数据库（DBPerson-Recog-DB1）”。） 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习（TONE） 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表，如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 （您还可以修改脚本以获取不同

matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机