混淆处理

混淆矩阵直观展示了模型在多类别分类问题上的预测效果，揭示了每个类别样本被正确分类和错误分类的具体情况。

编写此脚本生成用于辅音识别任务的混淆矩阵。程序的输入应为一个Excel文件，其中每列表示一个试验中的刺激，并包括对应的辅音音素。完成后，只需在程序中运行即可。如果您的Excel文件扩展名为.xlsx，请在第11行将'.xls'更改为'.xlsx'。此外，应确保在辅音识别任务中准确识别所用的音素数。

提供了一个三维混淆矩阵，并为给定的组数生成每个组的完整统计信息和汇总统计信息。该矩阵展示了组间比较和评估模型性能的全面视图。

本程序用于解析Thermal Live Viewer的数据，适用于已经进行过[-273.15,0.01]校准的相机，并且原始数据以十六进制存储。如果校准不同，需要相应调整数据解析方法。确保在使用前关闭Thermal Live Viewer应用程序，并插入相机到Windows计算机的USB端口。创建并移动文件send.txt和data.txt到Realterm文件夹中，分别用于发送和接收数据。在Realterm应用程序中设置端口为\10（USB），波特率为9600，并重置应用。若无弹窗出现，则设置成功。在发送选项卡输入数字“100”并发送，若返回字母“d”则设置正确。在捕获选项卡选择椭圆按钮以开始捕获数据。

这段经过混淆处理的MATLAB代码展示了如何将源代码与输出图形视觉上混淆。代码使用匿名函数演示了MATLAB中的函数式编程技术，执行单个匿名函数即可生成一个由9棵树组成的森林图。程序中涉及递归（Y组合器实现）、循环（尾递归实现）、条件选择（索引公式）、惰性求值（@()封装表达式）、以及局部变量传递等技术。代码完全独立运行，无需外部库支持。

BOPS（批处理 OpenSim 处理脚本）执行常见 OpenSim 程序（逆运动学 -IK，逆动力学 -ID，肌肉分析 -MA，静态优化 -SO 和 关节反应分析 -JRA）的批处理，并将输出、日志记录信息、设置文件和曲线图存储在文件夹的有序结构。我们使用 OpenSim API 实现了 BOPS，这些 API 通过设置文件接收以下信息：（i）每个标记的名称和权重（IK）；（ii）外部负载（ID）；（iii）感兴趣的肌肉和力矩臂（MA）；（iv）静态优化条件和肌肉执行器负载（SO）；（v）感兴趣的关节（JRA）。用户负责为其数据定义适当的配置，但我们已为每个安装文件提供多个模板，以加快自定义。可使用 MATLAB 图形用户界面（GUI）来简化过程的执行。在选择安装文件时，不限制使用 GUI。用户还可以输入：（i）执行的 OpenSim 程序；（ii）要处理的试验；（iii）用于仿真的 OpenSim 模型；（iv）滤波的截止频率；（v）要绘制的输出变量和 x 轴标签。 BOPS 将其输出存储在自动创建的文件夹中。这些文件夹完美地集成在 MOtoNMS 软件中。

数字图像处理是利用计算机进行去噪、增强、恢复、分割和特征提取等图像处理方法和技术的概述。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。