用Matlab代码实现卷积滤波器模型压缩和加速进展信息库更新

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。

近年来，深度神经网络（DNN）的广泛应用显著提升了计算机视觉任务的性能，例如图像分类和对象识别。然而，在实际应用中，由于图像获取或传输过程中的各种失真（如模糊和噪声），原始图像训练的DNN常常表现不佳。DeepCorrect通过训练带有残余连接的小型卷积层，在DNN中的易受失真影响的卷积滤波器输出处进行校正，从而提高了预训练DNN模型的鲁棒性。性能测试显示，将DeepCorrect模型应用于常见的视觉任务（如CIFAR-100、ImageNet、Caltech-101、Caltech-256和SUN-397）可显著增强DNN对失真的抵抗能力，优于网络微调的替代方法。详细信息请参见相关的日记论文或预印本。

尽管许多统计学家在Windows上使用R工作，但在图像识别和深度学习领域，却不太常见。最流行的卷积神经网络实现（如Caffe、Theano、Tensorflow）未提供R绑定，而更偏向于Python和Matlab。Tensorflow等强大的CNN实现也不太兼容Windows，由于其在多线程处理上的困难。MXNet则是一个例外，它不仅能在Windows上运行，还提供了R的绑定。MXNet由于其广泛的语言支持（尤其是Python社区），正日益受到欢迎。展示在R Windows中使用MXNet的实际示例。

这段MATLAB代码通过水听器信号的互相关计算到达时间差。采用卷积定理，利用快速傅立叶变换（FFT）进行数据处理，以获取传感器到信号源的角度和距离。代码透过Simulink的HDL代码功能实现到FPGA，并使用Vivado进行综合。

介绍了如何使用Matlab实现卷积滤波器高通滤镜，特别适用于自动驾驶技术中的图像分类器。高通滤镜能够有效检测边缘，通过在图像中捕获强度变化来帮助识别对象。文章详细讨论了高通滤波器的操作原理和实际应用，展示了一种3x3的示例内核，用于边缘检测和特征提取。这些技术对于卷积神经网络的发展至关重要，为自动驾驶系统的进一步优化提供了基础。

用卷积滤波器MATLAB代码DoG_Convolution-从等级编码图像中恢复信息。该存储库包含我在曼彻斯特大学计算机科学学院博士工作中开发的MATLAB文件。论文链接可在此处找到。虽然文件注释有误，但如果您有意使用代码的部分，请通过电子邮件联系我，我将乐意介绍这些代码的用途。博士研究成果发表在IEEE Transactions on Neural Networks上，详细内容可参见Basabdatta Sen Bhattacharya和Stephen B. Furber的相关文章。

要执行这个无障碍空间凸优化项目的Matlab代码，请运行IRIS.m。该项目将非凸约束转换为凸约束，以实现动态障碍物的无障碍空间计算。我们采用了k最近邻（k-NN）方法来优化自由空间的构造，通过重用减少超平面生成计算，扩展到动态设置，使用GPU以提高运算速度。

本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。