视听反应时间

这项研究的目的是比较在基于网络的环境中视觉反应时间和听觉反应时间的快慢。当参与者在灯光或声音出现时被要求立即按下按钮时，简单的反应时间可能会有所不同。研究创建了一个用于捕获这些反应时间的Web应用工具，可通过互联网访问。数据采集后使用R进行统计分析，结果显示基于网络的环境中，视觉和听觉反应时间并无显著差异。此外，性别对反应时间的影响也进行了分析，发现在视觉刺激下，男性的反应速度优于女性，而在听觉刺激下，性别间无显著差异。

sysbench基准测试与数据分析：通过TPS、QPS、TPMC以及响应时间，帮助您深入了解数据库的运行状况。

picard算法matlab代码分块的多方面支持强大的算法：实现该包实现了Daniel E. Acuna、Nicholas F. Wymbs、Chelsea A. Reynolds、Nathalie Picard、Robert S. Turner、Peter L. Strick、Scott Grafton在“分块的多方面支持稳健算法”中描述的方法。和Konrad Kording，被神经生理学杂志接受（）。该算法由Daniel E. Acuna ()实现，如果您有任何问题，请给他发送电子邮件。要运行该算法，您需要首先去除数据趋势，以便删除与分块基本无关的训练方面。在我们的论文中，我们描述了一个简单的模型来消除这种趋势。我们在“demo.m”中提供了一个完整的示例，使用来自一个主题和一个序列的数据。我们的代码需要来自Matlab的Statistics Toolbox来去除趋势。

matlab开发-连续反应罐。带有导管架动力学的简单A->B CSTR模型。

这是Sara Cooper的MSc项目，于2018-2019年在Mauro Dragone的监督下进行，研究人机交互和心理学。该研究使用PAL Robotics Tiago机器人和EEG来研究人类在与机器人进行联合动作时的行为计划。实验包括16名参与者，涉及对象交换和移交动作的比较。项目还提供了用于开发和用户研究的代码存储库。

三、视听觉认知中的大数据：智能驾驶初步实践 在智能驾驶的发展过程中，大数据为视听觉认知提供了重要支持。通过大数据的实时采集与分析，车辆能够识别并适应复杂的路况，提高了智能化水平。视听觉认知技术在实际应用中包括车载摄像头、雷达等传感器的实时反馈，形成了一个能够主动感知环境的系统，实现驾驶过程的自动化。 智能驾驶中的数据挖掘技术还帮助系统在海量数据中识别潜在的危险因素，通过学习复杂场景并分析数据模式，提升安全性和驾驶体验。随着大数据在智能驾驶中的逐步应用，未来的无人驾驶技术将更加成熟，进一步推动汽车产业的智能化变革。

这个文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。'schnackenberg_final.edp'是一个freefem ++文件，包含了Schnackenberg反应扩散系统，使用分数步长法进行时间前进。随后，它利用时间推进到最终稳态，作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件。解决方案迅速收敛，确保达到了稳态。我编写了一些MATLAB脚本，以防止对来自'schnackenberg_final.edp'的Newton-Raphson迭代的Jacobian矩阵进行对角线化。 J用于牛顿-拉夫逊迭代的雅可比矩阵。 JStar在对称适应基础上的雅可比行列式。 RMatrix建立一个矩阵R，使得JSTAR = R”ĴR。为了建立R，即转换为对称适应的基础，我们需要运用一些组表示理论。有关详细信息，请参阅完整文档。如果您对全局有兴趣，请阅读文件“在存在对称性的情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”。这些内容在班加罗尔TIFR-CAM的“2014年有限元会议计算PDE会议”上做了介绍。

这个项目与我的论文相关，使用Matlab R2020a编写的代码从成年斑马鱼的行为视频中识别出快速的惊吓反应。代码首先导入视频并标识感兴趣的鱼类区域，使用imfindcircles()函数检测目标区域。随后，对视频的每个后续帧减去第一帧，并计算差异帧中所有像素的总和。快速惊吓反应在极短时间内发生，代码通过梯度值和阈值识别这些响应。

该项目探讨了二维反应扩散方程在电化学氧化还原反应中的应用。使用Matlab实现了线性扫描伏安法和正弦波伏安法的数值仿真，并对其结果进行了验证分析。研究重点集中在电解质和电极之间的电流响应上，模拟了三电极恒电位仪的工作原理。

在单域反应扩散模型中，采用Matlab开发模拟螺旋波的系统。