运动解码

本研究利用机器学习和信号处理技术，对脑电图 (EEG) 信号进行解码，以识别不同的手部运动。 方法 该研究的关键步骤是从原始脑电图信号中提取频谱特征，特别是功率谱密度 (PSD)。然后，将这些特征用于训练卷积神经网络 (CNN)，以对手部运动进行分类。 代码结构 MATLAB: 用于生成和处理数据文件的 MATLAB 代码。 辅助: 包含辅助功能的文件夹。 绘图: 用于可视化原始信号和计算特征的脚本 (plot_features.py)。 Python: 用于特征提取和分类的 Python 代码。 原始PSD_class.py: 定义用于处理原始 PSD 数据的类。 unit_tests: 包含单元测试的文件夹。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档: 记录算法实现的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型: 用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器: 包含分类模型的文件夹。 CNN: 包含卷积神经网络实现的文件夹。

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。

解读WEKA算法执行后的输出信息，可以帮助你理解算法行为，评估模型性能，并进行后续的分析和优化。

MATLAB 可实现不同多项式下不同长度的 CRC 编解码。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

HDB3编码解码仿真是一种广泛应用于数字通信系统中的技术，有效地处理信号的编码和解码过程。这种技术通过在信号中引入特定模式的电平变化来保持数据传输的可靠性和效率。在数字通信领域，HDB3编码解码仿真已被广泛采纳，以提高信号传输的稳定性和准确性。

SBO破解码适用于7.0及以上版本，包括2004B。

SPIHT编码解码实现代码，附带详细注释，并在Matlab上验证过。