主成分回归算法Matlab代码及示例——ERAASR(通过顺序主成分回归估计和去除阵列伪像)是一种用于从多电极阵列记录中去除电刺激伪影的算法。在《神经工程杂志》的预印本bioRxiv上接受手稿。源代码(Matlab)安装:克隆存储库,git clone https://github.com/djoshea/eraasr.git,将eraasr目录添加到Matlab路径。只需添加根路径,例如addpath '/path/to/eraasr',然后即可操作像命名空间一样使用。查看示例数据集的代码脚本。如果showFigures参数保留为true,ERAASR将生成各种诊断数字以显示算法如何处理数据的每个阶段。当满意时,将showFigures设置为false可以显著提高代码速度。该示例脚本还展示了如何使用E。
主成分回归算法Matlab代码及示例——ERAASR从多电极阵列记录中去除电刺激伪影
相关推荐
Coursera机器学习Matlab代码与主成分回归示例
这些文件源自Andrew Ng的Coursera机器学习课程,最初于2014年6月开设。课程已转为按需版本,学习者可在Coursera平台上找到。每周重点探讨不同的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、多类别分类和预训练神经网络、神经网络、正则化线性回归、过拟合、支持向量机、K均值聚类和主成分分析、异常检测与系统重建。完成家庭作业需要进入相应子目录并运行对应的exn.m文件(n为1-8),例如第三周对应ex3.m。
Matlab
0
2024-09-26
Coursera机器学习课程MATLAB主成分回归代码及Python实现示例
这篇文章包含了Andrew Ng教授在Coursera机器学习课程中关于主成分回归的MATLAB代码实现,以及相应的Python示例。课程原本是在MATLAB环境下完成的,现在转换到了Python,并且每个Jupyter笔记件中都有详细的功能定义。
Matlab
2
2024-07-29
MATLAB实现主成分回归数学建模算法
主成分回归(PCR)是利用主成分分析(PCA)降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度,并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括:1. 数据标准化,确保各变量在PCA中具有相同重要性;2. PCA,得到主成分集合,捕捉大部分原始变量方差;3. 选择保留的主成分数量,通常根据解释的累积方差百分比确定;4. 使用选定的主成分进行线性回归建模,构建在主成分空间中的模型。
数据挖掘
2
2024-07-18
Coursera机器学习主成分回归MATLAB及Python实例
本存储库包含Andrew Ng课程中若干练习的Python实现。课程要求学习者使用Octave/MATLAB实现算法如线性回归和逻辑回归,而其他作业则基于课程提供的代码。我将大部分代码改为了现有的Python实现,如Scikit-learn。目前包括线性回归、逻辑回归、多类分类与神经网络、神经网络学习、正则化线性回归与偏差方差、支持向量机、K均值聚类和主成分分析、异常检测与推荐系统等。
Matlab
0
2024-08-22
MATLAB代码优化快速主成分回归(Fast PCR)的高效实现
这段MATLAB代码实现了快速主成分回归(PCR)。您可以下载fastpcr.m,lanczos.m,ridgeInv.m和robustReg.m,或直接将它们包含在项目目录中。主成分回归(PCR)是一种常见有效的正则化线性回归形式。它通过计算限制在A的顶部奇异矢量跨越的空间内的解决方案来解决标准线性回归问题。fastpcr通过矩阵多项式方法(显式或隐式的Lanczos方法)完全避免了标准特征分解的计算瓶颈。
Matlab
0
2024-09-21
CT环去除滤波器实现MATLAB mex函数滤除重建图像中的环伪影
这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现(包含演示图像)。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法,具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》,IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。
Matlab
0
2024-11-05
基于Matlab的主成分分析代码实现
Matlab代码实现了主成分分析(PCA)方法。
Matlab
0
2024-08-18
MATLAB代码图像融合中的主成分平均方法
这个文件夹包含了三篇论文的代码:1. Vijayarajan R&Muttan S的《基于离散小波变换的医学图像平均主成分平均融合》,发表于《国际电子和通讯杂志-AEU》;2. Vijayarajan R&Muttan S的《基于模糊C均值聚类的主成分平均融合》,发表于《国际模糊系统杂志》;3. Vijayarajan R和Muttan S的《医学图像融合平均的迭代块级主成分》,发表于《国际光与电子光学杂志》。主文件为main.m,是融合方法的关键代码。数据集来自哈佛医学院的AANLIB,使用了DWT-PCA和基于FCM的平均主成分融合方法。
Matlab
4
2024-07-16
主成分分析算法简介与应用
主成分分析(PCA)是一种重要的数据处理和降维技术,在多个领域中被广泛应用。它通过提取多变量数据的关键信息,实现数据降维,保留数据结构和特征的同时简化复杂问题。PCA的核心思想是将高维数据映射到低维空间,降低计算复杂度和存储需求。其基本原理包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值分解和数据投影。应用领域涵盖生物信息学、图像处理、金融分析、环境科学和市场营销等多个领域。自首版PCA书籍以来,PCA及其相关研究有了显著进展。
统计分析
0
2024-09-14