Electrophysiology Tutorial for Neuroscience MATLAB神经信号分析教程

这份Electrophysiology-Tutorial-for-Neuroscience教程适合神经科学家，尤其是在神经信号时。教程内容包括了多实用的步骤，比如读取神经数据、表示时间序列、数据平滑与重采样、使用 PCA 和高斯混合模型来聚类波形等。对于初学者，可以利用 MATLAB 信号器应用来轻松完成多步骤。中级程序员也可以从中找到一些更复杂信号的启发。而对于专家，教程则了基础的神经信号知识，适合用来教学。需要注意的是，要使用 MATLAB 运行此脚本，你需要确保有学校或大学的 MATLAB 许可证哦。如果没有的话，可以尝试下载免费的 30 天试用版。除了教程本身，还可以参考相关的时频工具

Matlab 0 2025-08-15

Salinas高光谱遥感数据集

高光谱遥感的老牌数据集 Salinas，做图像分类的朋友应该都听过。波段多、信息量大，用来训练分类模型挺爽，尤其在 MATLAB 里配合一些可视化代码，调试起来直观。数据细节真实，像做农作物识别、土地分类这些场景都能派上用场。 数据格式是标准的矩阵形式，起来比较方便，不管你是用 Python 的numpy，还是 MATLAB 的load命令，都能轻松读进来。哦，顺便说一句，波段多意味着维度高，建议你先做个 PCA 降维，不然训练起来可不轻松。 如果你刚好想结合神经网络来玩，这个数据集也合适，和卷积、注意力机制结合都不错。要是没灵感，可以参考一些相关项目，比如 MATLAB 版本的高光谱分类代码

算法与数据结构 0 2025-08-15

Simulink诊断示例使用诊断改进模型的示例模型

Simulink 的诊断示例挺实用的，尤其是帮你优化求解器和检查连接性这块。求解器就是决定仿真“怎么跑”的引擎，比如ode45跑非刚性系统就挺稳，而ode15s更适合 stiff 问题。调整下步长、误差容限，速度和精度就能平衡得还不错。诊断信息会提示你是不是哪里参数不合适，比如步长被拒绝了、算着算着超时了之类的。 连接性问题也得注意，尤其是Mux和总线信号。它能帮你把好几个信号打包，但输入数量或类型对不上，下游模块就不乐意了，直接给你警告。诊断工具在这时候就像老朋友，告诉你具体是哪个接口不对，修起来也快。 压缩包Simulink_Diagnostics_Examples.zip里有现成模型，直

Matlab 0 2025-08-15

BayesianSNMTF贝叶斯半负矩阵三因子化算法

贝叶斯半负矩阵三因子化（BSNMTF）是个蛮有意思的算法，尤其适合那些想要从真实世界数据中提取有意义的路径模式的研究人员。它采用实值矩阵输入，能发现一些隐藏的上/下调节模式，尤其在癌症研究中应用广泛，比如基因表达数据或与癌症表型相关的路径。比起传统的非负矩阵分解方法，BSNMTF能更多复杂的情况，并且通过在质心矩阵上加上一些结构化的先验，提升了模型的表达能力。如果你对基因数据或类似领域感兴趣，这个工具会是你不错的选择哦。

Matlab 0 2025-08-15

Modified rfamp QAM16Demo MATLAB开发信号预旋转补偿与BER优化

这款修改版的rfamp_qam16示例其实挺实用的，是在面对放大器带来的相位旋转问题时。你可以通过调整Tx信号进行预旋转补偿，效果还是蛮不错的。而且，滑块增益最好设置在 1 左右，这样才能降低BER，确保信号传输质量。对于需要高效传输和准确调节的场景来说，这个示例无疑是一个不错的选择。整体的 MATLAB 开发流程也挺简单，操作上没有太大难度，适合需要优化信号传输的开发者使用。如果你需要更详细的技术支撑，可以参考相关文献链接，里面有些设计思路和方案可以帮你进一步理解放大器、低噪声设计等相关内容。，这个修改版示例了一个好方案，能让你在实际开发中减少一些麻烦，确保信号清晰稳定。如果你正在类似问题，

Matlab 0 2025-08-15

数据挖掘与技术第3版实战与案例分析

《数据挖掘与技术第 3 版》是一本蛮实用的书，适合有一定基础的开发者和数据师深入了解数据挖掘的核心知识。它从基础的概念讲起，包括数据预、分类算法、聚类算法等，还有各种应用场景，比如市场营销、金融风险评估等。书中还了主流的开源工具，像Weka和Orange，对于喜欢动手实践的你，应该会觉得挺有。最棒的是，书里有大量的案例和技术细节，可以你快速上手。比如，聚类算法的K-means，你会学到如何在实际数据中应用它，如何优化算法的效果，避免陷入局部最优解的困境。总体来说，不管你是刚接触数据挖掘，还是有一定基础的开发者，这本书都可以为你实战指导，你快速提高技能。

数据挖掘 0 2025-08-15

Web Log Suite 3日志分析工具

Web Log Suite 3 破解文件挺实用，专门用来 Apache 和 IIS 服务器的日志文件。安装后只要把 Crack 目录下的文件复制到安装目录覆盖就行，操作相当简单。它的界面也直观，功能上覆盖了日志的各个方面，不管你是要查看访问量、页面点击还是错误日志，基本都能一网打尽。嗯，适合需要大量日志文件的开发者和站长，效率能提高不少。

统计分析 0 2025-08-15

Hadoop 2.2.0分布式计算框架源码包

Hadoop-2.2.0 的源码包，挺适合想深入摸清 Hadoop 底层逻辑的你。里面不仅有所有 Java 源码，还有配置文件、构建脚本，直接丢进 Eclipse 就能边跑边调。源码里几个模块都挺关键，hadoop-common管通用工具和文件系统接口，hadoop-hdfs就是分布式文件系统的核心，hadoop-mapreduce帮你跑分布式计算任务，hadoop-yarn负责资源调度和管理。平时要自定义组件、调试 NameNode 或者写个 MapReduce 任务，都能在这里找到线索。比如改个core-site.xml，你就能玩出不同的集群配置。lib目录的第三方库也别忽略，少了它们，多

Hadoop 0 2025-08-15

Hadoop 0.2大数据处理框架

Hadoop 0.2 版的资源包，不仅是大数据领域的先驱，还挺适合入门学习的。，HDFS了一个稳定的分布式文件系统，支持大规模数据存储，极适合用低价硬件搭建集群。MapReduce 模型更是让你能高效地把任务分拆到集群里并行，省时又省力。而且，Hadoop Common里的工具和库也相当完善，能你构建自己的分布式系统。虽然 0.2 版本的安全性不算强，但对于学习 Hadoop 的基本原理已经足够。你可以根据官方文档逐步安装和配置集群，轻松测试 HDFS 和 MapReduce 服务的正常运行。如果你对大数据感兴趣，想了解 Hadoop 的进化史，下载这个资源包是个不错的选择。

Hadoop 0 2025-08-15

非高斯过程生成从高斯分布的白噪声生成非高斯随机过程-matlab开发

在当前文件中，将高斯过程转换为非高斯过程的方法基于基于矩的Hermite变换模型(MBHTM)，并使用三次变换。在[1]中已经描述过，但我主要依靠[2]来实现代码。非高斯性由目标偏度和目标峰度引入。但是，转换仅适用于偏度和峰度的有限范围（有关更多详细信息，请参见[2]）。 -----------包括3个.m文件： - MBHTM.m这是生成非高斯过程的主要函数- Example.m这是示例文件-在Example.m文件中使用的fitDistEtienne.m。它的灵感来自于matlab函数fitdist。 -----------这是脚本的第一个版本，因此，很快就会有一些变化。我没有进行任何新的

Matlab 0 2025-07-08