视觉刺激系统

这个资源包含了使用Matlab编写的舞台视觉刺激系统算法和工具源码，特别适合毕业设计和课程设计作业。所有的源码都经过严格测试，保证可以直接运行。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间解答。

本代码使用Matlab和Psychtoolbox-3 (PTB3)工具箱，实现了基于QUEST算法的立体视觉心理物理学实验刺激呈现程序。该程序能够呈现具有深度信息的随机点立体图，并通过QUEST算法自适应调整刺激参数，以高效准确地估计观察者的立体视锐度阈值。程序代码结构清晰，注释完整，方便研究者理解和修改。

该代码库包含MATLAB和R代码，用于分析由β振荡诱发的诱发电位数据。主脚本为master_script_betaStim.m，负责调用子脚本和分析函数。find_stims文件夹中的代码帮助确定刺激传递时机并构建数据表格。非线性正弦拟合的关键函数B_phaseCalc_allChans_processed.m用于估计所有通道的传输相位。peak_extraction文件夹包含提取峰峰值电压的脚本。R_analysis_scripts文件夹则包括用于生成统计图的R脚本，分析TDT上实时过滤器性能的代码位于test_real_time_filter文件夹中。

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介绍了基于马氏距离的视觉搜索系统。该系统使用 MATLAB 和 MSRCv2 数据集研究了不同的视觉搜索方法，包括颜色直方图、空间颜色、空间纹理以及上述方法的组合。报告中提供了详细的实验结果和分析，该系统在计算机视觉与模式识别模块评估中获得了满分。

这个GUI演示了一种用于颜色匹配的机器视觉系统的简单示例。打开的GUI程序是eyekon.m，其他的M文件要么是支持文件，要么是功能文件。该系统是在某汽车制造公司的实际应用中经过修改的，主要用于硬件触发的三种基本颜色识别：红色、黑色和蓝色。它还具有视听指示功能，可以在颜色变化时显示穿着特定颜色连衣裙的“模型”，以及NOCOLOR选项。此外，控制面板允许添加更多颜色，并保存了GUI关闭时的参数选择。

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Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

在人工智能领域，遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和数据挖掘是两个至关重要的研究领域，它们在解决复杂问题和挖掘有价值信息方面具有关键作用。在这个名为“人工智能课程作业: 刺激的遗传算法与数据挖掘”的项目中，我们将深入探讨这两个主题，并使用Java编程语言来实现相关算法。遗传算法受到生物进化过程的启发，通过初始化种群、选择、交叉和变异等操作优化解决方案，以寻求近似最优解。在数据挖掘方面，我们将涵盖预处理、模式发现和知识评估阶段，通过使用Java中的Weka和Apache Mahout等框架来快速实现各种数据挖掘任务。通过这个课程作业，您将探索如何使用Java编写遗传算法来解决特定问题，并利用数据挖掘技术发现和评估数据中的模式。

这篇会议文章[1]和计划中的期刊文章[2]提供了MATLAB代码，详细分析了实时视觉控制系统的最大可能采样周期。引用和更多信息见[1]。尚波，吴承东，张云洲，陈阳权（2017）。基于实时视觉的控制系统的最大可能采样周期分析。ASME 2017国际设计工程技术会议和计算机与信息工程会议。美国机械工程师协会。 [2]尚波，刘建新，张云洲，吴承东，陈阳权。Quadrotor UAS的分数阶飞行控制基于视觉的精确。