Matlab 哈希代码：频谱散列

介绍了深度跨模式散列算法（DCMH）的Matlab实现，这是CVPR-2017论文“DeepCross-ModalHashing”的源代码。该包含作者蒋庆元和李武俊的联系方式：qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。建议使用Matlab版本运行DCMH算法。如需IAPR TC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系作者。

在关联规则算法中，提出了一种基于散列函数的改进方法。该方法采用一种新的散列函数，可以有效地减少散列冲突，提高散列效率。通过实验对比，改进后的散列方法可以显著提高关联规则算法的性能。

Oracle在执行并行化散列连接时，将驱动表加载到RAM队列中的hash_area_size，然后使用专用的散列方法与较大的表进行连接。对于等值连接，散列连接常优于嵌套循环连接，特别是在驱动表小于hash_area_size时。但若驱动表过大，可能导致临时段写入TEMP表空间，影响查询速度。全表扫描和并行查询对表连接同样重要。

在本课件中，我们将深入探讨顺序索引与散列在数据库系统中的应用比较。顺序索引可以通过索引顺序或B+树组织记录文件，而散列则通过哈希来组织文件，或者将它们组织成堆文件，不对记录进行特定排序。每种方案都有其在特定条件下的优点，但需要根据数据库设计者的实际需求进行权衡和选择。

ring_resonator_analysis_Matlab代码库提供Matlab函数，用于分析环形谐振器的频谱数据，并基于洛伦兹拟合提取关键参数。 主要功能： 峰值识别与分析： peak_finde_and_analysis.m 函数自动识别谐振峰值，并对每个峰值进行洛伦兹拟合，提取谐振波长、Q因子、自由频谱范围 (FSR)、消光比、不同耦合标准下的损耗以及振幅耦合系数等参数。 示例数据： ring_spectrum_example.csv 文件包含一个半径为120um的环形谐振器的实验频谱数据，可用作代码测试和示例。 依赖库： 代码依赖于lib文件夹中的函数库。 使用方法： 将代码库下载至本地Matlab工作路径。 根据实际需求修改代码文件顶部的参数设置。 运行 peak_finde_and_analysis.m 函数，输入实验数据或示例数据进行分析。 注意： 代码默认参数设置基于 ring_spectrum_example.csv 文件中的示例数据。

这是一个基于PyTorch的MATLAB频谱分析代码，用于将给定音轨分离为人声和器乐茎。基于[1]的研究，他们在MATLAB中进行了自己的实现。运行代码以获取数据集，并从中提取用于模型训练的数据。他们通过电子邮件快速响应下载请求。需要注意的是，数据集压缩后达到41GB。更新文件medleydb_deepkaraoke.json的路径以解压缩数据。使用MedleyDB示例时，请从JSON文件中删除所有条目，仅保留示例中的条目。运行python spectrum_helper/init.py生成数据集，并使用python deep_karaoke.py train命令训练网络（使用--help查看选项）。参考[1]：Simpson AJR, Roma G., Plumbley MD (2015) Deep Karaoke: Extracting vocals from music mixtures using convolutional deep neural networks. In: Vincent E., Yeredor A., Koldovský Z., Tichavský P. (eds) Latent Variable Analysis and Signal Separation.

这是用于管道泄漏检测的基于频谱方法的代码。详细方法请参阅以下论文：X. Wang、DP Palomar、L. Zhao、MS Ghidaoui和RD Murch，发表于《水利工程杂志- ASCE》，第145卷，第3期，文中编号04018089，2019年。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。