眼态识别

随着技术的进步，现在可以使用Matlab编写代码来进行EEG眼态识别。这种方法利用了10折交叉验证和KNN算法，以准确地分类脑电图信号，从而确定眼睛的状态。

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

在博文中，详细介绍了使用Matlab对深圳成指数据进行正态性检验的方法。

满足视力受损人群的迫切需求 提供先进的视觉体验，超越传统疗法

MATLAB代码示例：这篇文章介绍了如何使用MATLAB生成矢量场，实现对Realsene T265鱼眼相机的可变鱼眼立体声。该方法基于CUDA11.2和OpenCV4.5.1，演示了如何将视差数据转换为深度数据，适用于等距模型。

本代码用于模拟 BB84 和 MDI-QKD 的诱饵态量子密钥分发协议。 BB84：执行 BB84 仿真：运行 BB84/Decoy_Simulate_BB84.m输入实验数据：运行 BB84/evaluate_R.m MDI-QKD：执行 MDI-QKD 仿真：运行 MDIQKD/MDI_Decoy_Simulate.m修改线程数：修改变量 core_num（1 为不使用多线程）

Matlab脚本套件用于分析眼动数据，支持从眼动仪导入数据，可输出凝视坐标及其时间戳列表。对于非Tobii眼动仪，可以通过编写自定义的import_trials函数来适应不同数据格式。额外的通用定位查找算法脚本位于extra目录，用于解决定位问题。要使用，请编辑import_data.m中的常量：EXP_ROOT（实验根目录）、IMG_ROOT（图像根目录）、X_RES（X尺寸显示分辨率）、Y_RES（Y尺寸显示分辨率）、SUBJECT_NAMES（主题基本名称数组）。

SPSS正态性检验: 数据分析的基石 在进行统计分析之前，准确判断数据的分布类型至关重要，这直接影响后续分析方法的选择。正态分布作为常见的计量资料分布类型之一，在医学领域具有重要意义。SPSS作为一款强大的统计软件，为我们提供了便捷的正态性检验工具。 SPSS正态性检验方法： 图形法: 直方图: 通过观察数据分布的形状，初步判断是否符合正态分布特征。 P-P图和Q-Q图: 将观察值与理论正态分布进行比较，直观地展示数据与正态分布的偏离程度。 检验法: Shapiro-Wilk检验: 适用于小样本数据 (n < 50> Kolmogorov-Smirnov检验: 适用于大样本数据 (n > 50) 的正态性检验。 通过SPSS进行正态性检验，研究者可以快速准确地评估数据是否符合正态分布，从而为后续的统计分析选择合适的工具和方法，确保研究结果的可靠性和有效性。