高光谱数据分析工具箱SULoRA代码实现详解

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

Prony工具箱演示位于演示目录中。纯信号演示的MAT文件包含纯信号的演示。信号Y使用3个实数阻尼正弦波或6个复数阻尼正弦波构建：c1 = 2e(-50t)sin(2π100t+π)。c2 = 3e(-20t)sin(2π200t+π/2)。c3 = 4e(-100t)sin(2π400t)。Y = c1+c2+c3。

颅骨分割Matlab代码SLS（Salem病变分割）是基于C++开发而成的Matlab工具。性能测试通过使用Vall d'Hebron医院中心提供的70幅3T图像进行比较。图像经过颅骨剥离、强度校正和去噪处理后进行评估。两种SLS实现的DSC系数均高于0.83，表明它们在病变蒙版生成中具有良好的一致性。实现方式之间的差异主要受sigma估计值微小变化的影响（

Matlab工具箱中包含了hosvd代码的实现及其应用示例。为了运行这些代码，需要下载并安装Tensor Toolbox for MATLAB（版本3.2.1）。下载完成后，解压缩到matGadgets目录，并添加路径'addpath('tensor_toolbox-v3.2.1')'。代码包括demo.m，展示了如何使用fullTucker函数进行数据分解，以及fullTucker.m的详细实现。此外，还包含了用于数据集文件名处理的twoDigits.m，特征矩阵排序的sortem.m，以及从目录中读取文件的readTensorFile.m功能。

该MATLAB工具箱专为分析微电阵列（MEA）记录而设计，支持多通道系统格式的HDF5记录。工具箱包含模拟数据、尖峰切片和序列的处理功能，适用于60种MEA布局。安装需求包括Matlab 2016a或更高版本以及信号处理工具箱。用户可通过Add-on Explorer下载或安装来自Multi Channel Systems的HDF5软件包（McsMatlabDataTools）。工具箱提供基于终端的脚本MEAnalysis_Toolbox，在Matlab中运行以打开记录，并提供GUI选项和不同过滤器的详细信息。如果存在多种记录类型，用户可以选择要处理的类型。

MATLAB模块 MATLAB Distributed Computing Toolbox MATLAB Distributed Computing Engine Database Toolbox MATLAB/Simulink Report Generator MATLAB工具箱 数学与优化 Optimization Toolbox Symbolic Math Toolbox Partial Differential Equation Toolbox Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox 统计与分析 Statistics Toolbox Neural Network Toolbox Curve Fitting Toolbox Spline Toolbox Model-Based Calibration Toolbox Bioinformatics Toolbox 控制系统设计与分析 Control System Toolbox System Identification Toolbox Fuzzy Logic Toolbox Robust Control Toolbox Model Predictive Control Toolbox 信号处理与通讯 Signal Processing Toolbox Communications Toolbox Filter Design Toolbox Filter Design HDL Coder Wavelet Toolbox Fixed-Point Toolbox RF Toolbox Link for Code Composer Studio Link for ModelSim 图像处理 Image Processing Toolbox Mapping Toolbox

详细介绍了MATLAB环境中各个工具箱及其包含的功能和常用函数，适合需要深入了解MATLAB功能的用户参考。

Matlab时频分析工具箱的具体用法和示例详细说明。

matlab遗传代码工具箱设置概述。该工具箱包含了我为机器学习领域编写的所有代码。软件要求主要是Python，将来可能会使用C++。工具箱内容包括分类（如Logistic回归，使用不同方法如SGD/SVRG推论LR中参数的求解器）、聚类（如Python中实现的朴素k-mean算法和在MATLAB中使用张量运算实现的SOM）、降维（如PCA）、神经网络（如在张量流中建立神经网络的Python类TFNN和多层感知器的MATLAB类MLP_SingleOutput）、以及模型选择（如用Python编写的遗传算法遵循sklearn编码样式的GA）。