用卷积滤波器matlab代码-DeepCorrect 图像失真校正的深度神经网络模型

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。

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。

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。

这个文件夹包含用于Matlab工具箱的代码，用于通过DNN辅助的Kalman滤波器进行语音增强。工具箱由Yuhongjiang团队基于OSU框架编写。详细算法信息请参考相关论文。

使用Matlab代码，跟踪卷积滤波器模型压缩和加速的最新进展。涵盖了T-Net的低阶近似，MUSCO的多阶段压缩，以及其他高效神经网络压缩方法的应用。

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。

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。

DeepLab v2 是一种先进的语义图像分割深度学习系统，它基于深度卷积神经网络，并结合了以下关键特性： 粗糙卷积: 精确控制特征响应分辨率。 粗糙空间金字塔池: 采用多采样率和有效视场的滤波器，实现多尺度对象的稳健分割。 密集连接的条件随机字段 (CRF): 用于后期处理，优化分割结果。 此版本提供了关键模型组件的公开实现，并支持 ICLR'15 中 DeepLab v1 的实验。 圆环卷积: 圆环卷积在 CAFFE 框架中称为膨胀卷积，使用方法相同，只需将卷积参数 “hole” 更改为 “dilation”。 Argmax 和 Softmax_loss 层: ICCV'15 实验中的 argmax 和 softmax_loss 层与 Caffe 层略有不同，详细信息请参考相关论文。 参考文献: @article{CP2016Deeplab,title={DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous},author={...}}