基于并行传输的MRI水选择性成像优化

此MATLAB代码对比了OFDM系统在传统实现和使用选择性映射技术降低PAPR的两种情况下的性能。改进的OFDM系统采用选择性映射技术设计，以降低传统OFDM系统的PAPR。通过BER和CCDF图比较了改进后的OFDM系统和传统的OFDM系统的性能。

MATLAB排序代码选择性搜索的英文全称Python完整实现。我详细阅读了相关论文和作者的MATLAB实现。与其他实现相比，我的方法真实地展示了原始论文的思想。此外，该方法逻辑清晰，注释丰富，非常适合教学目的，帮助新手理解选择性搜索的基本原理和练习代码的阅读能力。安装建议：可以通过以下方式安装最新版本：$ pip install selective-search或者从GitHub获取最新版本：$ git clone https://github.com/ChenjieXu/selective_search.git $ cd selective_search $ python setup.py install或通过conda安装：conda install -c chenjiexu selective_search。

这是一个使用MATLAB开发的简单代码，用于录制声音并允许选择性地播放和编辑。它能够录制指定时间的声音并保存为.wav文件。用户可以选择删除.wav文件的部分或保存其余部分，并能够部分播放录制的声音。

参考资料：详见K Vasudevan的《数字通信和信号处理》一书第5.3节。

Oracle选择性复制技术支持多种粒度的对象过滤，包括： 系统表 (Sys Schema) Schema 复制 表复制 表级复制 组级复制 (多表复制) 用户级复制 表分区 (Table Partition) 临时表 (Temporary Table) 索引组织表 (IOT) 视图 (View) 序列 (Sequence) 索引 (Index) 存储过程 (Procedure) 函数 (Function) 包 (Package) 同义词 (Synonym) 触发器 (Trigger) 角色 (Role) 权限 (Privilege) 用户自定义类型 (UDT) 物化视图 (Materialized View) 选择性复制技术在Oracle容灾备份、实时备份和数据迁移等场景中具有广泛应用。

本项目提供了基于Matlab的超松弛迭代重建算法代码，用于T2混洗MRI快速自旋回波成像。该算法通过随机调整回波序列顺序，并在压缩感知框架下进行正则化重建，有效减少图像模糊并恢复全信号动态。相关算法及实现细节请参考Tamir等人的文章[1]。 [1] JI Tamir, M. Uecker, W. Chen, P. Lai, MT Alley, SS Vasanawala, and M. Lustig, . Magn Reson Med 2016 (Early View). doi: 10.1002/mrm.26102

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

MATLAB的S5C算法实现（NeurIPS '19）。 S5C算法利用近似的子梯度选择子样本，并根据时间和内存需求线性缩放数据点的数量。该算法在理论上保证了解决方案的准确性。Mex文件presentation_learning/cdescentCycleC.mexa64适用于64位Linux系统。在其他平台上运行前，请先编译presentation_learning/cdescentCycleC.c以生成适合您平台的mex文件（参见参考资料）。示例脚本位于run_examples/目录中，展示了如何运行代码。所有使用的数据集示例脚本均可在数据集目录中找到，包括文中引用的五个数据集。CIFAR-10数据集可从下载，梵文数据集可从下载Devanagari。使用提供的代码进行研究时，请引用Shin Matsushima和Maria Brbic的“基于选择性采样的可伸缩稀疏子空间聚类”。

快速：扩散成像的标准质量保证管道- De Santis等人。 （提交）用于计算SNR并确定获取QA数据的最佳参数的脚本。 输入：100个b=0图像的nifti文件。 输出：最大b值和体素大小的脚本，用于运行QA，检查b值的线性性，视场上的Gmax均匀性，以及三个逻辑轴上的梯度幂的一致性，并校正梯度不匹配。 输入：使用梯度表Grad_dirs_QA_shuffled.txt获取的体模扩散数据的nifti文件。 输出：带有日期的QA .mat文件，用于比较两个.mat质量保证结果文件的时间稳定性。