图卷积深度学习（四）

如果您使用此代码，请引用我们的论文。 RaviPrakash，Harish等人。 “深度学习为基于癫痫手术的基于ECoG的功能语言映射提供了卓越的准确性。” Neuroscience的前沿（14）（2020）：409。数据尺寸假定为M×N，其中M为通道数，N为数据点数。示例使用30秒的控制和活动任务。步骤1：执行extractData.m，加载每个主题的数据并调用createSlidingActiveTime.m。createSlidingActiveTime.m从活动数据块中提取AR、PSD、峰峰值、均值、偏斜、峰度和Hjorth特征。步骤2：运行getFeatureLabels.m，为每个块分配块标签，每个块为30秒的数据[控制/活动任务]。

在深度学习导论课上，使用Matlab实现了卷积神经网络的代码，最终完成了手写数字识别作业。

此文件演示了如何测试四阶自动反卷积函数 autodeconv.m。

这是一种新的高斯白噪声matlab代码，包括培训和测试的全新方法。该方法集成了批量归一化（PyTorch），通过合并所有的'Conv+BN'（或'TConv+BN'）层到单一的'Conv'（或'TConv'）层来优化模型。

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Two-Layer-CNN-on-MNIST-master是一份matlab程序源码，专注于构建双层卷积神经网络用于MNIST数据集的特征提取。该程序通过深度学习方法对图像数据进行高效分类和特征识别。

GitHub上开源的深度学习项目，可用于图像处理、数据分析等领域。

在这篇文章中，我们介绍了分层池深度卷积功能（HPDCF）的MATLAB代码框架。该框架已经在Windows 7、Caffe Toolbox和MATLAB 2014a环境下进行了测试，支持密集轨迹和密集流的计算分析。我们提供了MATLAB演示代码，详细说明了安装和使用预训练深度卷积网络的步骤。如需GPU模式，请在HPDCF_setup.m中设置相应参数并重新编译Caffe Toolbox。

深度学习网络在高级可穿戴技术中心（CWAT）项目中取得了显著进展，特别是在降噪深度PPG信号方面。该项目专注于消除光电容积描记术（PPG）信号测量过程中的噪声伪影。我们采用了一个包含16个卷积层的完全卷积网络，以改进信号质量。Matlab代码已经优化，能够有效处理生物医学应用中的PPG信号。