MATLAB参数建模法AR代码-FEHD频率提取分层分解

该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。

本项目提供了视频图MATLAB代码，用于分层场景分析（HSA）的基准测试。这些代码和数据用于在具有分层地面真实性的Shore数据集上评估gPb-UCM算法的效果。要使用您自己的分割算法进行评估，请替换datasets/shore/ucm/中的文件，并在benchmark/correspond/目录中运行build.m。运行run_bench_batch.m以执行基准测试，并使用combine_bench.m进行结果汇总。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT

牛顿法在 MATLAB 中的实现

这份资源是作者独创，网上未见其它相似版本。它详细演示了如何从语音数据中提取二进制参数，适用性高，难度适合本科毕业设计。

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。

Python非参数微分方程（npde）建模代码库包含了具有高斯过程的非参数微分方程的实现。此存储库覆盖了与ODE模型相关的两篇论文发布的内容。演示笔记本提供详细的使用示例和图片。代码实现基于Python3.5，并通过TensorFlow会话进行模型构建、拟合和预测。模型适用于简单数据，支持预测未来路径和样本生成。

麻省理工学院授权的Matlab数据输入代码，适用于我们的随机非参数事件张量分解存储库（RFP-HP）。打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_hybrid.m”获取模型，并使用“ Test_data_name_hybrid_more.m”进行对数似然测试。对于CP-PTF（CP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于CPT-PTF（CPMarkov-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于GP-PTF（RFP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_n

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。