同态反卷积

当前话题为您枚举了最新的同态反卷积。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

同态反卷积倒谱分析的Matlab开发
在人类语音中,有两种声音构成我们的单词。这些声音分为浊音和清音。浊音通过喉咙传递,像一个传递函数,例如元音。清音描述语音中的噪声状声音,通过嘴和舌头(而非喉咙)发出,例如“f”音、“s”音和“th”音。通常,倒谱域的处理会提升信号。在举重时,我们分离传递函数和激励信号,传递函数常显示为图表的陡峭斜线。激励信号则表现为周期性峰值,通常出现在3到9毫秒之后。
测试四阶自动反卷积函数
此文件演示了如何测试四阶自动反卷积函数 autodeconv.m。
数据融合MATLAB代码注册和反卷积项目详解
数据融合MATLAB代码reg_deconProject是与《自然生物技术》38.11(2020)中郭敏等人的论文相关的注册和反卷积项目的完整代码集合。该存储库包含了文章报告的大部分功能和实现,除了深度学习模块DenseDeconNet外,所有代码均可在MATLAB环境中运行。用户可查阅附加资料以获取更多详细信息,并访问存储库。发行包中已经编译了C++/CUDA库的依赖项,并提供了源代码。此外,diSPIM数据处理程序已分离到另一个独立的存储库中进行维护。
利用MATLAB实现CNN可视化基于反卷积和反池化的技术应用
王同学希望通过MATLAB实现CNN的可视化,参考了一篇文章中的方法,使用反卷积和反池化技术将某层的冲激响应映射回RGB空间显示。与提供的代码不同,他建议使用transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer函数,推荐采用vgg16网络。
信号处理技术中的反卷积与信号恢复探讨
反卷积与信号恢复是信号处理技术中一项理论挑战性强的领域。该领域的内容主要分为三个方面:理论基础、一维信号反卷积以及图像恢复。随着技术的进步,这些技术正在逐步深化与发展。
MATLAB实现BOLD-fMRI信号静止状态HRF估计和反卷积
MATLAB代码实现了从静止状态fMRI BOLD信号中估计触发血液动力学响应的伪事件发作。基于点过程理论,使用模型检索事件与HRF发生及形状之间的最佳滞后,采用具有两个导数的规范形状或平滑的有限冲激响应。每个体素的HRF检索后,可在时间序列中对其进行反卷积以改进基于滞后的连接性估计,或映射形状参数作为病理生理指标。输入可以是3D或4D图像,或直接矩阵格式[观察x体素]。支持使用时间掩码排除特定时间点。Python软件包和BIDS-App已开发,可重复和轻松进行分析。
同态滤波的Matlab程序
这是一个自编的Matlab同态滤波器,能够有效减少光照不均匀对图像造成的影响,并显著增强感兴趣景物的清晰度和对比度。同态滤波在图像处理中具有广泛的应用,特别是在需要保持图像细节的同时进行增强时表现突出。
二阶梯度Matlab代码静态HRF反卷积和连接性分析工具箱
这是关于二阶梯度Matlab代码的详细说明,涵盖了静态状态HRF估计和反卷积的实现方法。该工具箱适用于独立使用和作为SPM插件的应用。通过简单的步骤指南,您可以快速上手静态状态HRF分析。此外,我们提供了演示脚本和数据集,您可以在/demo_codes/目录下找到,详细信息请参考教程。与Python独立版本和BIDS应用程序的Docker集成和应用教程请咨询合作者吴国荣、奈杰尔·科伦比尔(Nigel Colenbier)、索菲·范登·博舍丹尼尔·马里纳佐(Daniele Marinazzo)、Madhur Tandon和Asier Erramuzpe。
基于同态滤波的图像增强算法
基于同态滤波算法,提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息,将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波,提升图像对比度;对高频成分不进行处理,保持图像细节。实验结果表明,该方法能够有效提高图像质量,增强图像对比度,同时保留图像细节。
直方图增强反滤波方法
直方图增强涵盖了动态、全局和局部直方图增强,附带Matlab源码用于绘制图像直方图。其中动态直方图增强通过A dynamic histogram equalization for image contrast enhancement进行,仅考虑x=0的情况,并详细注释了图像的反滤波、去散焦和运动模糊处理。