QG模型的Matlab代码-QG_DNS 周期性域中的双层QG和双面QG频谱代码

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

MySQL 数据库支持配置不同粒度的周期性备份策略，包括每日备份、每周备份和每月备份，以及自定义时间点的定时备份，满足多样化的数据安全需求。

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

这是与医学相关的MATLAB代码，涵盖了基于深度学习的可重复深度压缩传感（DCS）。提供了源代码、PDF和DOI链接。根据采样矩阵类型（基于帧/基于块）、采样尺度（单尺度、多尺度）和深度学习平台进行分类。此外，还包括图像/视频的重建部分。如果您需要任何相关的源代码，请随时告知。

除了数学规划方法之外，双层优化问题还可以采用智能优化算法进行求解。一般情况下，上层优化采用智能优化算法，而下层优化则使用传统的数学规划方法；另一种方法是在双层优化的两个层次均采用智能优化算法。将详细介绍这些方法，并以线性双层优化问题为例进行说明。本资源包括三个部分：1. 基础粒子群算法的Matlab代码；2. 带约束优化问题的粒子群算法Matlab代码；3. 双层优化问题的粒子群算法Matlab代码。智能优化算法存在全局最优解难以保证的问题，尤其是面对复杂目标函数时表现更加不稳定。尽管如此，随着各种改进和算法的发展，智能优化算法在处理复杂非线性条件下仍具备一定的应用潜力。

这是一个简化版本的双层卷积神经网络代码示例，展示了深度学习中的基础技术应用。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

经典的听觉显著性模型在Matlab中的实现代码。该模型通过模拟人类听觉系统的特性，识别和突出音频信号中的显著性区域。

bwconncomp()函数用于识别二值图像中的连通分量，但当图像表示周期性数据时，需要适当调整其输出。CC2periodic()通过沿图像边界扫描像素并合并出现在任一侧的对象，实现了对周期性域数据的精确处理。