信号叠加

这是大二时的随机信号大作业，使用Matlab编写。项目包含源程序和详细的说明文档。

此代码用于拼接图像，其中包括： 检测和提取 SIFT 特征点 匹配两个图像中的关键点 使用仿射变换矩阵将图像 1 映射到图像 2

这个Matlab代码允许用户将任何图像转换为屏幕2（MSX 1），并尝试通过在错误区域放置16x16子画面来修复颜色溢出。使用'scr2cnv（'namefile'）'调用支持.bmp，.png和.jpg格式的图像。像素大于256x192的将被裁剪，小于此尺寸的将被填充为零。颜色将转换为最接近TMS9918调色板中可用的颜色，无抖动。程序将生成包含MSX BASIC头的.bin文件：'testcol.bin' - 屏幕2颜色，'testpat.bin' - 屏幕2模式，'testspt.bin' - 32个16x16精灵定义，'testsat.bin' - 32个精灵属性。如果要与Colecovision，TI99 / 4A或其他基于TMS9918的计算机一起使用，应从头部中删除前7个字节获取原始数据。在MSX BASIC中，使用以下代码查看结果：10 COLOR 15,0,0:SCREEN 2,2 20 BLOAD 'testcol.bin',S 30 BLOAD 'testpat.bin',S 40 BLOAD 'testspt.bin',S 50 B

秋海棠是由 Matlab 开发的框架，帮助解决星形胶质细胞 2 光子成像数据的科学图像分析核心挑战。其主要功能包括： 简单且维护成本低的 元数据存储策略； 将手动分析步骤与自定义的 Matlab 工具集成； 处理与镜筒类型/图像来源无关的图像数据； 加入来自多个测量设备和来源的时间序列数据； 使用动态钙传感器对可见成像细胞和组织事件进行 自动或半自动分析。 该系统专注于星形细胞钙信号传导，但同样适用于使用 2 光子激光显微镜 记录的荧光指示剂。系统为非程序员提供了图形化的工作流程，并为程序员提供了 API。我们发现 GUI 工具 和 Matlab 处理 API 的结合效果良好，支持更多编程经验的研究人员可以在该框架下高效工作。非程序员可以快速使用该框架进行数据概述和 自动分析，并在收集数据时快速查看结果。 已知问题：使用 RoI 管理器（“roiman”）时，如果在窗口中单击以提升时间序列视图，可能会发生错误，导致 roiman 无法获取键盘事件。

在Matlab中，导入wav音频，叠加正态分布白噪声，利用IIR、FIR滤波器进行噪声消除。

Matlab 图片叠加代码用于评估二进制和多标签视频对象分割算法的准确性。我们提供了一个评估视频对象细分的代码，其中包括多标签评估方案。我们使用匈牙利算法来优化视频序列中估计分段与地面真实分段的分配，确保整体分配的一致性。分割结果以橙色显示，与地面真实分割蒙版进行比对。精确度、召回率、F测度及交叉点 ∆-Object 用于评估分割准确性。

该函数计算指定x值范围内多条曲线的叠加y值。通过叠加由(x1, y1)、(x2, y2)、(x3, y3)定义的曲线在给定xv向量中指定的点处的y值来实现。用户可以根据需求指定任意数量的xn, yn值对，这些曲线不需要具有相同的范围或点数，但必须具有相同的点数。如果第一个参数xv的点超出所有指定曲线的范围，其对应的y值将假设为零。

在MATLAB开发中，制作图形叠加表格需要使用OverlayTable函数，它能够创建一个完全可格式化的表格，并在图形中显示。通过调整参数如left、top、width和height，可以精确控制表格的位置和尺寸。OverlayTable依赖于GUI Layout Toolbox和dsxy2figxy.m的修改版本，这些工具使得表格的编辑和格式化更加灵活和方便。

matlab图片叠加代码学生跟踪算法的软件实现及基于硬件FPGA的加速，用于创伤性脑损伤的检测和评估。作者：Bracco Filippo和Di Vece Chiara。电子邮件：[邮箱地址]。项目简介：在工业化国家中，脑震荡是40岁以下年轻人死亡的主要原因。鉴于高发病率，精准诊断至关重要。该项目通过FPGA加速OpenCV应用，实现瞳孔反射测量，以协助神经系统评估。借助瞳孔检测和跟踪功能，瞳孔计算能够比人眼更快速、更精准地估算瞳孔直径及光反应，为颅脑外伤（TBI）的评估提供准确数值。使用Python 3和Jupyter笔记本在PYNQ-Z1板上执行并加速OpenCV应用程序。存档描述包括目录结构、文档和源文件的详细信息：/软件实施/视频采集位置，完整软件实施源代码->/资产/所需资产及获取的视频样本->/C ++/未优化和优化搜索使用的C ++项目->/Python/Python 3中的初稿应用程序/硬件实施/完整硬件加速应用程序源代码位置-