二抽取代码MATLAB面向PhysioNet / CinC Challenge 2020的示例预测代码包含两个主要脚本来训练模型和对数据进行分类:train_model.m训练模型,您需要将模型代码添加到train_12ECG_model函数。此脚本执行所有文件的输入和输出,请勿编辑。driver.m是分类器,从train_model调用输出并执行文件输入输出,请勿编辑。请检查这些文件中的代码以获取输入输出格式。要创建和保存模型,编辑train_12ECG_classifier.m脚本,注意不要更改函数的输入参数或添加输出参数。所需模型和参数应保存在单独的文件中。示例中附加脚本get_12ECG_features.m用于提取特征。运行分类器需编辑run_12ECG_classifier.m脚本,该脚本以单个记录作为输入并输出预测结果。
MATLAB Classifier for PhysioNet Challenge 2020
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MATLAB Cody Challenge Solution Fibonacci Sequence Calculation in MATLAB
This repository contains 94 solutions to solve Fibonacci problems on MATLAB Cody. The solutions are ranked from the most common to the least common, indicating increasing complexity. The solutions are correct and come with comments, but they may not be the most efficient. Below are some examples of related problems and their solution counts:
Fibonacci sequence: 7,859 solvers
Create a times table: 6,488 solvers
Sum all numbers in an input vector: 23,225 solvers
Identify whether a number is odd: 16,120 solvers
Note: While the solutions for the Fibonacci sequence are effective, they may not be optimized for performance.
Thank you for the useful resources and links provided for inspiration!
License: Free to use and distribute.
Matlab
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2024-11-06
VUS-Voiced/Unvoiced/Silence_Training_Bayesian_Classifier_MATLAB
本练习使用四个程序来训练贝叶斯分类器(使用嵌入低级噪声和杂项声学效果(例如唇拍、砰砰声等)背景中的11个语音文件的指定训练集),并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一: 1. Class 1 –沉默/背景 2. Class 2 –清音 3. Class 3 –浊音。使用TADSP第10.4节中讨论的贝叶斯统计框架。每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成,即: 1. 短时对数能量, 2. 每10毫秒间隔短时间过零, 3. 单位采样延迟的归一化自相关, 4. 第一个预测系数为p = 12极LPC分析, 5. p = 12 LPC分析的归一化对数预测误差。
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2024-11-06
Fixing Bug in PSNR Calculation MATLAB Code for PIRM-SR Challenge on Ubuntu
PSNR Calculation MATLAB Code for PIRM-SR Challenge
The PIRM-SR challenge aims to compare and rank perceptual single-image super-resolution methods. In terms of perceptual quality, state-of-the-art methods often perform poorly when evaluated with 'simple' distortion metrics like PSNR and SSIM. Hence, in contrast to previous challenges, the evaluation and ranking will focus on perceptual quality, adopting a unified approach that combines algorithm accuracy with perceptual quality. This allows perceptual-driven methods to compete with those designed to maximize PSNR.
To self-verify your method, use this MATLAB code to compute RMSE and perceptual scores for your output on a self-validation set. Here's how to quickly get started:
Copy your output to the your_results folder in the base directory.
Copy only the HR images to the self_validation_HR folder.
Download and extract the SR-Metric toolbox into the utils/sr-metric-master folder.
Run the evaluate_results.m script.
Troubleshooting
Depending on your operating system, you might need to recompile the MEX files in the matlabPyrTools toolbox. If that's the case, follow these steps:- Navigate to utils/sr-metric-master/external/matlabPyrTo and recompile the MEX files.
Matlab
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2024-11-06
Matlab2020b安装
百度网盘中已提供安装包和安装步骤,可直接下载使用。如有疑问,可随时评论咨询。
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2024-05-25
Matlab代码示例-NutrientUptakeCaseyandFollows,2020
Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码,用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113,探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型(iML1515),能计算多种关键参数,如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程,请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/NutrientUptake获取更多信息。
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