用卷积滤波器matlab代码食物检测器R和Windows中的深度学习实现

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。

利用卷积滤波器技术，本 Matlab 代码实现了药丸印记字符检测神经网络的调整，为药丸标识识别提供高效且准确的解决方案。

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。

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。

使用Matlab编写的卷积滤波器用于WSOD（弱监督对象检测或定位），是一份详尽的文献综述。该综述整理了2015年之前关于无监督本地化和通用知识学习的相关文献，包括贝叶斯联合主题建模（ICCV 2013）、多重MIL训练（CVPR 2014）、潜在类别学习的弱监督对象定位（ECCV 2014）以及最小监督下对象定位的学习（ICML 2014）。此外，综述还介绍了具有凸聚类的弱监督对象检测（CVPR 2015）和2016年新兴的WSDDN监督不足深度检测网络（CVPR 2016），以及ProNet、渐进域自适应和WELDON等技术。

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。

这份文件包含了多种MATLAB滤波器程序，涵盖了高通、低通、带阻等不同类型。

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。