数据融合Matlab代码优化-WasuMrTomass0

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

用户手册 融合方法：镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定，可旋转和缩放乳房模型

该存储库包含扩展曝光融合（EEF）的Octave/Matlab实现，这是一种针对包围曝光序列的改进曝光融合方法。 方法 该方法在以下出版物中进行了描述：* 扩展曝光融合，Charles Hessel，图像处理在线，9，（2019）* HESSEL，Charles，MOREL，Jean-Michel，《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在：2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议（WACV）。IEEE，2020年。 代码功能 实现了两种融合方法： 扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现，使用 runeef.m 运行。 曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现，用于比较。 提供了用于配准包围曝光序列的 bash 脚本 image_registration.sh。 代码结构 eef.m：扩展曝光融合算法实现 runeef.m：运行扩展曝光融合的脚本 run_ef.m：运行曝光融合的脚本 image_registration.sh：用于图像配准的 bash 脚本

这是一个beta版本，可能会发生命名和结构上的某些更改。艾伦方差是用于信号稳定性分析的重要工具，在计时、振荡器、陀螺仪和加速度计等领域广泛应用。艾伦方差方程[1，2]描述了观察时间内的频率平均值。可用的代码库包括python [3]和matlab [4]。安装方法包括npm install allan或yarn add allan。库的功能包括计算不重叠和重叠的Allan偏差，以及修改的Allan偏差。所有函数具有相同的参数和输出对象结构。

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Victor Minden，arXiv： ICML 2018，动态网络的快速近似光谱聚类-Lionel Martin，Andreas Loukas，Pierre Vandergheynst，arXiv：通过频谱分析进行有效内核选择李健，刘勇，林海伦，岳银良，王卫平（PDF |详细信息）超

数据融合matlab代码整体嵌套边缘检测由谢志远在圣地亚哥加州大学创建。该算法利用完全卷积神经网络和深度监督网络的深度学习模型执行图像到图像的预测。HED自动学习丰富的层次结构表示，解决了边缘和对象边界检测中的挑战性歧义。技术提高了BSD500数据集（ODS F分数为0.790）和NYU深度数据集（ODS F分数为0.746）的性能，并提高了处理速度（每秒处理0.4秒图像）。详细信息请参见相关引用。如果使用了该系统的代码/模型/数据，请引用他们的论文：@InProceedings{xie15hed, author={\"Xie, Saining and Tu, Zhuowen\"}, Title={Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle={Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision}}。

随着技术的进步，数据融合Matlab代码已成为解析桶状皮质功能映射的重要工具。本工具箱提供了L. Perronnet等人在《Journal of Neuroscience Methods》中发表的论文结果的数字重现。要求使用Matlab及其统计工具箱进行操作。打开文件Run_registration_GUI.m即可启动图形用户界面（GUI），通过加载图像集并选择文件进行处理。