MRI水选择性成像

这段Matlab代码展示了如何利用并行传输技术优化MRI水选择性成像中的激发脉冲。代码中包含一个8通道3T MRI系统的示例数据集，用于测试基于并行传输的优化算法，并生成包含4个元素的光谱空间脉冲和一个1-3-3-1二项式脉冲进行对比。 代码库 /lib 中包含： 用于最小二乘优化的代码 用于生成系统矩阵的代码 用于生成MRI扫描仪可使用的脉冲和梯度波形的代码 请注意，生成射频和梯度波形的函数已经过时，仅供演示使用，尚未经过全面测试。 该代码已在Matlab R2014b上测试，预计可以与旧版本兼容。

此MATLAB代码对比了OFDM系统在传统实现和使用选择性映射技术降低PAPR的两种情况下的性能。改进的OFDM系统采用选择性映射技术设计，以降低传统OFDM系统的PAPR。通过BER和CCDF图比较了改进后的OFDM系统和传统的OFDM系统的性能。

MATLAB排序代码选择性搜索的英文全称Python完整实现。我详细阅读了相关论文和作者的MATLAB实现。与其他实现相比，我的方法真实地展示了原始论文的思想。此外，该方法逻辑清晰，注释丰富，非常适合教学目的，帮助新手理解选择性搜索的基本原理和练习代码的阅读能力。安装建议：可以通过以下方式安装最新版本：$ pip install selective-search或者从GitHub获取最新版本：$ git clone https://github.com/ChenjieXu/selective_search.git $ cd selective_search $ python setup.py install或通过conda安装：conda install -c chenjiexu selective_search。

这是一个使用MATLAB开发的简单代码，用于录制声音并允许选择性地播放和编辑。它能够录制指定时间的声音并保存为.wav文件。用户可以选择删除.wav文件的部分或保存其余部分，并能够部分播放录制的声音。

Oracle选择性复制技术支持多种粒度的对象过滤，包括： 系统表 (Sys Schema) Schema 复制 表复制 表级复制 组级复制 (多表复制) 用户级复制 表分区 (Table Partition) 临时表 (Temporary Table) 索引组织表 (IOT) 视图 (View) 序列 (Sequence) 索引 (Index) 存储过程 (Procedure) 函数 (Function) 包 (Package) 同义词 (Synonym) 触发器 (Trigger) 角色 (Role) 权限 (Privilege) 用户自定义类型 (UDT) 物化视图 (Materialized View) 选择性复制技术在Oracle容灾备份、实时备份和数据迁移等场景中具有广泛应用。

这个程序包装了运行多次迭代的减数分裂染色体配对选择性模拟器，获得统计上有用的结果。

本项目提供了基于Matlab的超松弛迭代重建算法代码，用于T2混洗MRI快速自旋回波成像。该算法通过随机调整回波序列顺序，并在压缩感知框架下进行正则化重建，有效减少图像模糊并恢复全信号动态。相关算法及实现细节请参考Tamir等人的文章[1]。 [1] JI Tamir, M. Uecker, W. Chen, P. Lai, MT Alley, SS Vasanawala, and M. Lustig, . Magn Reson Med 2016 (Early View). doi: 10.1002/mrm.26102

MATLAB的S5C算法实现（NeurIPS '19）。 S5C算法利用近似的子梯度选择子样本，并根据时间和内存需求线性缩放数据点的数量。该算法在理论上保证了解决方案的准确性。Mex文件presentation_learning/cdescentCycleC.mexa64适用于64位Linux系统。在其他平台上运行前，请先编译presentation_learning/cdescentCycleC.c以生成适合您平台的mex文件（参见参考资料）。示例脚本位于run_examples/目录中，展示了如何运行代码。所有使用的数据集示例脚本均可在数据集目录中找到，包括文中引用的五个数据集。CIFAR-10数据集可从下载，梵文数据集可从下载Devanagari。使用提供的代码进行研究时，请引用Shin Matsushima和Maria Brbic的“基于选择性采样的可伸缩稀疏子空间聚类”。

参考资料：详见K Vasudevan的《数字通信和信号处理》一书第5.3节。

快速：扩散成像的标准质量保证管道- De Santis等人。 （提交）用于计算SNR并确定获取QA数据的最佳参数的脚本。 输入：100个b=0图像的nifti文件。 输出：最大b值和体素大小的脚本，用于运行QA，检查b值的线性性，视场上的Gmax均匀性，以及三个逻辑轴上的梯度幂的一致性，并校正梯度不匹配。 输入：使用梯度表Grad_dirs_QA_shuffled.txt获取的体模扩散数据的nifti文件。 输出：带有日期的QA .mat文件，用于比较两个.mat质量保证结果文件的时间稳定性。