重叠ROI

在之前的版本（DIPVelocimetry ver 1.0）中，我们在不允许用户执行重叠ROI的情况下进行了microPIV。在这个版本中，我们现在升级算法以允许这样的事情，由于重叠的ROI，速度向量的间距更密集。

ROI_PAC 是 InSAR 数据的超级利器，专为地球表面形变监测设计，像是地震、火山监测和城市沉降研究时的好帮手。它从数据到最终干涉相位图生成的全套流程，简直是 InSAR 领域的标配工具。你可以用它多种卫星平台的 SAR 数据，功能还是蛮强大的。如果你想更深入了解地球表面形变，ROI_PAC 的文档和教程可以帮你快速入门，实用性高。更棒的是，官方网站还了问答社区，遇到问题可以随时求助。总结一下，ROI_PAC 的强大工具和丰富的资源对科研人员和实践者来说是个不可或缺的宝藏。如果你正从事地面形变研究，ROI_PAC 绝对是值得一试的好帮手。

利用Matlab实现图片中感兴趣区域（ROI）的提取，通过简单运行go函数即可进行可视化操作。

CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

Tableau 的山峰柱形图做得挺巧妙，主要靠柱形的重叠设计实现高低错落的视觉效果。资源里直接给了.twbx模板，省了不少自己调样式的功夫，打开就能用，响应也快，布局也整。你想拿去改改颜色或加点交互都挺方便。 视频也安排得明明白白，图文搭配更容易上手。你要是习惯看视频，可以去西瓜视频看看，或者翻翻B 站的教程，内容还蛮系统的。 顺手推荐几个相关资源：Tableau 基因可视化图适合做多维数据；多度量瀑布图模板也挺有意思的，逻辑清晰；再比如散点图/词云合集，图形丰富，能省不少脑细胞。 如果你想快速做出有层次感的可视化，或者项目时间紧，这份资源用来打底合适。别忘了替换数据源的时候检查字段匹配，避免

在重叠保存方法中，输入数据块大小为N=L+M-1，DFT和IDFT的长度为L。每个数据块由前一个块的最后M-1个数据点和L个新数据点组成，形成一个长度为N的数据序列。为每个数据块计算一个N点DFT。通过附加L-1个零来增加FIR滤波器的脉冲响应长度，并且一次计算并存储序列的N点DFT。第m个数据块的N点DFT的乘法产生：Ym(k)=h(k)Xm(k)。由于数据记录的长度为N，Ym(n)的前M-1个点被混叠破坏，必须丢弃。Ym(n)的最后L个点与线性卷积的结果完全相同。为避免混叠造成的数据丢失，保存每条数据记录的最后M-1个点，这些点成为后续记录的前M-1个数据点。为了开始处理，第一条记录的第一

K-means 算法的老朋友们应该都知道，它在聚类这块算是老大哥了，用来自动把数据分成一堆堆，方便后续。基础原理其实不复杂，核心就是让每个数据点离“自己人”尽近。先选好几个初始中心点，不断分组、算平均、再更新中心，迭代几次，收敛了就结束，整个流程还挺快的。OKM 算法就是在这个基础上加了点料，了 K-means 只能“一对一分组”的问题。它允许一个点属于多个组，像那种一个基因涉及多个生物通路的情况，就挺适用的。如果你做的是多标签分类、文本或者信息检索这类任务，传统 K-means 确实有点吃力，OKM 这类重叠聚类方法就更贴近实际需求。不过 OKM 也有坑，比如在大数据量或者高维数据上还不够稳

重叠聚类的数据集真挺香的，尤其你要在 MATLAB 里搞点聚类实验，用起来顺手多了。像20Newsgroup.mat，那可是文本圈的老熟人，新闻主题分类的经典，TF-IDF 一配，跑个 K-means 或者谱聚类都挺合适。 emotions.mat也蛮有意思的，情感那点事你懂的，搞个多标签聚类试试，容易就能看出哪些情绪经常一起出现，比如“愤怒”和“悲伤”，经常组团出场。 还有scene.mat，偏图像方向的，你可以提 SIFT、颜色直方图这些经典特征，想轻松点也能扔给深度模型提 embedding，再跑聚类，结果也还不错。 搞生信的可以看看yeast2417.mat，基因表达的玩法比较多，层次

这个项目包含两个函数：vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧，并可选择应用窗口；frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外，还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?a