MATLAB Peak Detection Code for Chromatin Variation Project(ASE)

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真工具，专注于心电信号的PQRST峰值检测。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

在Multiresolution Teager Keizer Energy Operator的帮助下检测EMG信号中的MUAP和动作电位。阅读下面的论文了解更多详情。此工具箱中的脚本基于以下论文： H. Sedghamiz和D. Santonocito，“肌内肌电信号中运动单元动作电位的无监督检测和分类”，第5届IEEE电子健康和生物工程国际会议- EHB 2015，在Iasi-Romania。 阅读论文

使用Matlab实现Otsu算法进行老鼠检测的代码。该方法通过图像处理技术，自动确定图像的最佳阈值，以分割老鼠与背景。

Morlet小波的MATLAB代码。MuseProject该存储库包含可用于预处理Muse头带的数据，并对其应用ML模型以基于RGB颜色对数据进行分类的代码。editmusefilewithtime.py该文件用于编辑来自缪斯应用程序MIND MONITER的RAW文件。该文件分为多个子文件，这些子文件包含当人们看到红色、绿色和蓝色时的实例数据。由于在我们的案例中，一个实验包含每种颜色的20个试验，因此我们得到了60个csv文件，其中分别有20个文件为红色、绿色和蓝色。musecombinedimage.m为了从数据中获得频谱图图像，我们使用MATLAB。通过应用Morlet小波变换，可以获得

MATLAB小波图像边缘检测源码，实现了利用小波对图像边缘检测。含实验报告。

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wa

视频图MATLAB代码skinObjectness在凌乱的USAR环境中用于数据驱动的皮肤检测。该代码提供了在杂乱环境中检测皮肤区域的实现。使用以下技巧来解析代码：更新Yinitialize.m或直接将目录路径放入skinObjectness.m中以开始。该代码用于生成皮肤概率图和图像的ROI窗口，并提供对视频帧的算法的进一步实现，用户需要进行一些调整。通过更新'directory'变量来解析skinObjectness.m中图像帧的目录，使用objectnessTracking.m查找视频帧中的皮肤对象。该代码使用MATLAB中的一些内置函数，并且在2013年之后发布的版本中可以正常工作。

本代码使用定向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）来区分实际的人脸对象与非人脸对象，具体实现基于Matlab。代码位于名为code的目录中，必要的数据集存放在data目录中。该方法采用滑动窗口技术，在图像中逐步扫描并检测出可能存在的人脸区域。