用卷积滤波器MATLAB代码-DoG_Convolution 博士论文开发工作

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]。

目前正在进行使用matlab编写卷积滤波器的工作，结合SegNet和CRFasRNNCaffe的两个优秀caffe分支，更新了一个层次以支持cuDNN 5.1，并在pycaffe中公开了更新的求解器操作。这项开发仅供研究使用，请参考原始作者的相关出版物。

论文内含2篇1区SCI和1篇2区SCI论文的中文版，可供研究密度峰值算法的读者参考。

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。

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。

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。

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。

用卷积滤波器MATLAB代码Udacity传感器融合纳米学位课程，包括我在该学位项目中完成的作业和测验解决方案。这些内容将被整理到单独的目录中，每门课程一个目录，每门课程都有详细的构建说明。此外，存储库中还包含了YOLOv3在“相机”课程中的应用，您可以使用Git LFS来下载权重。访问Git LFS安装指南，克隆存储库后，在相应目录中使用以下内容下载YOLOv3权重：$ cd $ git lfs fetch。权重将保存在SFND_Camera/detect_objects/dat/yolov3.weights。需要注意的是，本课程的雷达部分使用MATLAB进行编程，因此您需要使用该软件来运行相关代码。虽然官方概述中未明确提到，只涉及C ++，但事实上，仅雷达部分需要MATLAB，而完成整个课程则并非必须。您可以选择在MATLAB或Octave中运行大多数代码，最终项目均可适用。此外，课程还简要介绍了卡尔曼滤波器的Python应用。