matlab歪度斜度代码Hybrid_features_codes 统计和小波特征代码。 特征提取代码是用MATLAB编写的，而分类是在WEKA机器学习工具包中执行的。 附件包含用于特征提取的所有源代码以及验证和训练/测试数据集。 这些文件还包含用于基于 BraTS、AANLIB 和 PIMS MRI 数据集的过期结果的 Weka Experimenter 模型。 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度 5. 能量 6. 基于共现矩阵的熵二阶特征 %%%% 角秒矩 8.Correlation 9.Inertia 10.Absolte Value 11.Inverse Difference 12.Entropy 13.Maximum Probability 问候， Ghazanfar Latif

java8 源码 Zjmzxfzhl 开源不易，如果Zjmzxfzhl对您有帮助，请点右上角 Star && Fork 支持一下。 您的支持，是我继续做开源项目的动力，谢谢！ 项目介绍 Zjmzxfzhl 集成了 SpringBoot Flowable Vue Elementui FormMaking，采用前后端分离架构。 若需要微服务架构，请移步： 或 v1.1.6以后版本使用spring-security-oauth2鉴权，若需要使用 shiro 鉴权请移步 特别提醒： zjmzxfzhl-common 已独立管理，可以同时用于 zjmzxfzhl 和 zjmzxfzhl-cloud ，欢迎 star && fork 支持，谢谢！！！ zjmzxfzhl-vue 已独立管理，可以同时用于 zjmzxfzhl 和 zjmzxfzhl-cloud ，欢迎 star && fork 支持，谢谢！！！ zjmzxfzhl-bpmn 已独立管理，可以同时用于 zjmzxfzhl 和 zjmzxfzhl-cloud ，欢迎 star && fork 支持，谢谢！！！ 技术架构 后端技术 基础框

php 版本必须 5.4 或更高 ,MySQL(5.1以上) PHP需开启 curl 扩展 pdo 扩展 支持Windows/Unix服务器环境 可运行于包括Apache、IIS和nginx在内的多种WEB服务器和模式 程序模板使用html5+css3开发 必须在支持html5的浏览器打开 推荐 IE9 + 、 谷歌 、火狐浏览器！ 安装方法 ├─ addons 目录(包括子目录)必须有可写权限 ├─ config 文件夹 必须有可写权限├─ app 文件夹(包括子目录) 必须有可写权限├─ resources 目录(包括子目录)必须有可写权限├─ storage 文件夹 必须有可写权限├─ uploads 文件夹以及子目录必须有可写权限 使用 FTP 软件登录您的服务器，将服务器上以上目录、以及该指定目录下面的所有文件的属性设置为 777，Win 主机请设置internet 来宾帐户可读写属性 开始安装 安装完成后删除数据库在导入1.sql数据库即可恢复正常使用

matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介： 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分： MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域，MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域，特点： 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图：不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时，运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6

matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

matlab分时代码topopt99 C / C ++中的一个简单易破解的topopt代码 该代码直接来自于出色的入门论文： 用MATLAB编写的99行拓扑优化代码结构和多学科优化21（2），2001，pp.120-127 由Ole Sigmund撰写。 很久以前，我在C / C ++中重新实现了它。 我认为出于教育目的共享它是有意义的，因为我发现它作为拓扑优化的起点非常有用，并且可以直观了解拓扑的实际工作方式。 此更新版本使用LibSL-small和Eigen。 是的，它需要超过99行C / C ++ ;-) 如何 克隆回购 克隆子模块（git子模块init； git子模块更新） 用CMake编译 运行时，每次迭代时，结构的tga图像都会输出到当前目录中

matlab导入excel代码utl_how_to_stream_stacked_multiple_json_files_into_sas_dataset 如何将堆叠的多个json文件流式传输到sas数据集中。 关键字：sas sql join合并大数据分析宏oracle teradata mysql sas社区stackoverflow statistics人工智慧AI Python R Java Javascript WPS Matlab SPSS Scala Perl CC＃Excel MS Access JSON图形映射NLP自然语言处理机器学习igraph DOSUBL DOW循环stackoverflow SAS社区。 How to stream stacked multiple json files into sas dataset github (Do not use the readme.md to copy and paste use the .sas file) https://tinyurl.com/y923phgr https://github.com/rog

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两