分层池深度卷积功能的MATLAB代码分析及应用

本项目提供了视频图MATLAB代码，用于分层场景分析（HSA）的基准测试。这些代码和数据用于在具有分层地面真实性的Shore数据集上评估gPb-UCM算法的效果。要使用您自己的分割算法进行评估，请替换datasets/shore/ucm/中的文件，并在benchmark/correspond/目录中运行build.m。运行run_bench_batch.m以执行基准测试，并使用combine_bench.m进行结果汇总。

这是我编写的一个MATLAB卷积函数，能够有效地对两个信号进行卷积操作。经过验证，它与系统提供的卷积函数完全一致。

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]。

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。

使用 Matlab 计算离散函数的循环卷积。

项目3说明：截止日期为3月2日，您将使用Matlab内置的CNN训练功能，对17,000张256x256灰度墙纸图像进行分类。学习如何扩充数据、构建CNN并进行训练。数据集存放在“数据/墙纸/ <火车，测试> //”文件夹中，分为训练和测试图像两部分。第一步是培训和测试CNN，入门代码提供了卷积神经网络示例。

提供地基云图像分类的深度卷积特征提取matlab代码（DeepCloud），它利用预训练的CNN模型提取多尺度、多层次的局部特征作为局部模式描述符，并通过模式挖掘和Fisher Vector编码进行处理。代码已在Windows 7上测试，需要使用64位Matlab。

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。

王同学希望通过MATLAB实现CNN的可视化，参考了一篇文章中的方法，使用反卷积和反池化技术将某层的冲激响应映射回RGB空间显示。与提供的代码不同，他建议使用transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer函数，推荐采用vgg16网络。