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基于Matlab卷积滤波器的高光谱自编码器代码-用于无监督训练与应用

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简介：
本项目提供基于MATLAB开发的卷积滤波器高光谱自编码器代码，适用于无监督学习环境，旨在促进高光谱图像处理领域的研究和应用。 deephyp 是一个用于训练和使用高光谱数据的无监督自动编码器及有监督深度学习分类器的工具箱。自动编码器是一种无需标签的数据进行特征提取与降维的神经网络模型，而有监督分类器则可以在标记好的数据集上训练以预测光谱类别。 该工具箱包含针对高光谱数据构建、训练和测试密集型以及卷积型自动编码器及分类神经网络的示例。这些网络易于配置，并支持不同的架构自定义与多种培训方法的选择。它基于 TensorFlow 构建而成，为科研工作提供了强大的基础框架。 在使用该工具箱进行研究时，请参考相关文献以正确引用所用到的技术和模型： - 介绍用于训练自动编码器的光谱角（SA）、光谱信息散度（SID）及平方和误差（SSE）损失函数。 - 使用余弦谱角（CSA）损失函数的研究请参照相应的文献。 安装工具箱可通过 pip 命令行进行，具体命令为： ``` pip install deephyp ``` 此外，依赖项可以通过以下方式安装： ``` pip install -r requirements.txt ```

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  • 基于Matlab卷积滤波器的高光谱自编码器代码-用于无监督训练与应用
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    本项目提供基于MATLAB开发的卷积滤波器高光谱自编码器代码，适用于无监督学习环境，旨在促进高光谱图像处理领域的研究和应用。 deephyp 是一个用于训练和使用高光谱数据的无监督自动编码器及有监督深度学习分类器的工具箱。自动编码器是一种无需标签的数据进行特征提取与降维的神经网络模型，而有监督分类器则可以在标记好的数据集上训练以预测光谱类别。 该工具箱包含针对高光谱数据构建、训练和测试密集型以及卷积型自动编码器及分类神经网络的示例。这些网络易于配置，并支持不同的架构自定义与多种培训方法的选择。它基于 TensorFlow 构建而成，为科研工作提供了强大的基础框架。 在使用该工具箱进行研究时，请参考相关文献以正确引用所用到的技术和模型： - 介绍用于训练自动编码器的光谱角（SA）、光谱信息散度（SID）及平方和误差（SSE）损失函数。 - 使用余弦谱角（CSA）损失函数的研究请参照相应的文献。 安装工具箱可通过 pip 命令行进行，具体命令为： ``` pip install deephyp ``` 此外，依赖项可以通过以下方式安装： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • 3DCAE-HyperSpectral-Classification: 无监督空间光谱特征学习的三维卷积自动编码器高光谱分类方法
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    简介：本文提出了一种基于三维卷积自动编码器的无监督空间光谱特征学习方法，用于改进高光谱图像的分类精度。该方法利用HyperSpectral数据的独特特性进行高效、准确的分类处理。 本段落提出了一种基于三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略，用于高光谱图像分类。与传统的手工特征提取算法相比，深度神经网络(DNN)在特征学习方面表现出色，但通常需要大量标记样本才能有效运行，在高光谱数据集中获取这些训练样本来之不易。 为此，我们设计了一种仅使用3D卷积、池化和批处理归一化的三维卷积自动编码器（3D-CAE），以最大化空间光谱结构信息的利用。同时，为了在无需标记样本的情况下进行网络参数学习，还设计了一个配套的3D解码器来重建输入模式。 实验结果表明，在多个基准高光谱数据集上提出的3D-CAE能够有效提取空间光谱特征，并且不仅优于传统的非监督特征提取方法，还在分类应用中胜过许多基于标记样本的方法。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积
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    本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。 本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。 关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。 对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。
     
  • 均值漂移聚类Matlab代码-无监督图像分割的CNN应用：基于卷积自...
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    这段研究工作提供了利用均值漂移聚类算法与深度学习相结合的方法，在Matlab环境下进行无监督图像分割。具体来说，该方法采用卷积神经网络（CNN）提取特征，并通过均值漂移技术实现高效的图像分割，无需人工标注大量数据，适用于多种图像处理任务。 通过使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割，我们首先训练了一个深度卷积自动编码器以提取有用的特征，并对这些特征进行了PCA变换。接下来，采用均值漂移聚类算法来实现无监督的图像分割。 在实验中，我们采用了EDISON工具箱来进行图像分割，并通过Weizmann马数据集测试了均值漂移聚类的替代方案。此外，在BSDS500数据集上训练网络代码以优化性能，并使用该数据集评估图像分割的质量。最后，实现了用于可视化PCA变换后特征的功能以及计算基于BSDS的数据评分功能。 整个过程还包括开发了一个MATLAB接口来封装均值漂移聚类算法的实现。
     
  • 基于卷积滤波器的MATLAB代码与SRCNN的TensorFlow实现
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    本项目对比了在图像超分辨率任务中，使用MATLAB和TensorFlow实现的不同框架效果。具体来说，采用MATLAB实现经典卷积滤波算法，并用TensorFlow复现SRCNN模型，通过实验数据分析两种方法的优劣。 在TensorFlow框架下实现基于深度卷积网络的SRCNN图像超分辨率技术。我们的方法与原论文所述的方法几乎一致。我们使用91个图像的数据集进行训练，并利用Set5数据集作为验证工具。 为了确保测试时能够获得相同放大倍数（2、3和4）的结果大小，我们将测试图片裁剪为最小公倍数尺寸的12部分。同时，我们在地面实况边界的双三次内插测试图中填充了6个像素值以保证其与SRCNN输出结果保持一致。 依据该论文，在放大系数为3时于Set5数据集上实现最佳性能的情况下，滤波器大小设定为9-5-5且使用ImageNet训练数据集的平均PSNR（峰值信噪比）达到32.75dB。然而，我们的模型在经过验证后达到了32.39dB的最佳效果，并采用的是91个图像的数据集、过滤器尺寸为9-1-5以及Y通道进行训练和测试。 当完成12,500轮的训练之后，我们得到了与论文中相同的PSNR值——即32.39 dB。此外，提供了一个使用放大系数为3且基于91个图像的数据集预训练模型。请注意，在此过程中我们仅对Y通道进行了训练和测试操作；如果需要在三个颜色通道（如YCbCr或RGB）上进行实验，则需相应调整设置。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Machine-Learning-Image-Classification:利用卷积神经网络(CNN)...
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    本项目使用MATLAB开发，通过实现卷积滤波器应用于图像分类任务中。基于CNN技术，提高机器学习模型在图像识别中的准确性与效率。 本段落探讨了一种称为卷积神经网络（CNN）的机器学习算法，这种技术广泛应用于图像识别与分类领域。我们将使用一个包含5,000张猫图和5,000张狗图的数据集来训练模型，并让其学会区分这两类图片。通过这个过程，我们不仅能让模型识别新输入的是猫还是狗的图片，而且如果提供足够的数据量的话，还能用于分类任意数量的不同图像类别。 卷积神经网络（CNN）是模式识别和特征检测的理想选择，在进行图像分类时尤为有效。提高其性能可以通过调整超参数、增加更多的卷积层或全连接层以及使用标注更加准确的数据来实现。构建一个简单的CNN模型通常包括以下步骤：首先，我们通过将输入的图片与一系列预定义的功能探测器（也称为内核或滤波器）进行逐像素乘法运算，并生成特征图；其次，应用最大池化操作以减少数据量并保留关键信息；接着是展平处理阶段和全连接层的应用。卷积过程实质上通过图像与其对应的过滤器之间的相互作用揭示了该图片中的某些模式或结构特性。 简而言之，卷积神经网络通过对输入的图像执行一系列经过精心设计的操作来提取有用的特征，并最终进行分类决策。
     
  • 适用于ANC的IIR自适应滤波器MATLAB代码
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    这段MATLAB代码实现了一种应用于主动噪声控制（ANC）系统的无限脉冲响应(IIR)自适应滤波算法。 自己编写了一个可用于ANC的IIR自适应滤波器的MATLAB代码，大家可以一起学习。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-降噪深度PPG(DenoiseDeepPPG)
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    简介：本项目提供了一种在MATLAB环境中实现的卷积滤波器代码，专门用于处理降噪深度光电容积脉搏波（DenoiseDeepPPG）信号，有效提升数据质量。 DenoiseDeepPPG是高级可穿戴技术中心（CWAT）项目的一部分成果之一，专注于去除光电容积描记术（PPG）信号测量过程中产生的噪声伪影。我们使用了一种算法生成的信号作为输入，并利用包含16个卷积层的完全卷积网络进行降噪处理。前15个卷积层由3层组成的组重复五次，滤波器宽度分别为9、5和9，滤波数量分别是18、30和8；最后一个卷积层则具有过滤器宽度为129且只有一个过滤器的设置。 为了适应该项目的需求并使其能够从生物医学应用中使用的PPG信号中去除高水平噪声，我们在Matlab 2021环境下调整了该代码。此外，在数据集创建方面，我们参考了QunfengTang等人发表的研究成果，并基于其提出的使用两个高斯函数生成光电容积描记图的方法进行修改。我们的改动在于产生带有高斯噪声的信号以作为降噪器的输入。 为了构建PPG综合数据集，我们在上述研究的基础上进行了代码调整，以便能够生成具有不同程度随机性及不规则性的合成PPG波形，并以此来测试和验证DenoiseDeepPPG的有效性和鲁棒性。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-3D Audio Panner：利用CIPIC HRTF数据库的GUI应用程序...
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    本项目是一款基于MATLAB开发的3D音频定位工具，采用CIPIC HRTF数据库，通过GUI界面实现卷积滤波处理，提供直观的音频空间体验。 这段代码使用了UCDavis的CIPIC接口实验室记录的与头部相关的脉冲响应（HRIR），提供了一个带有GUI的Python3D音频声相器实现，并已通过Python 3.7进行了测试。 运行该程序需要以下外部库：Numpy、Scipy、Pillow和pyAudio。这些可以使用Python内置包管理系统进行安装，具体命令如下： ``` pip install numpy pip install scipy pip install pillow pip install pyaudio ``` 用法说明： 1. 运行HRTF_convolver.py。 2. 从CIPIC数据库中选择一个主题。为了获得最佳体验，请尽量选择与您自身人体测量值相似的对象。 3. 注意：由于存储限制，当前代码库仅包含四个可供选择的主题；完整的数据库大约为170MB，并包括45个不同主题。 请确保下载并使用CIPIC数据库的MATLAB版本。要使程序正常运行，请将文件夹CIPIC_hrt放置在适当的位置。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-GIRAF:用于卷积结构中低秩矩阵恢复的算法实现
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    GIRAF是一款在MATLAB环境下运行的工具，专为执行低秩矩阵恢复而设计。它通过实施创新性的卷积滤波技术，有效地处理大规模数据中的稀疏性和噪声问题，适用于图像和信号处理等领域。 GIRAF是一种通用迭代加权滤波器算法，在成像与信号处理的逆问题领域内用于解决卷积结构低秩矩阵恢复的问题。特别是在欠采样MRI重建中，它通过连续域压缩感知正则化惩罚来优化图像重构过程。这一方法通过对傅立叶数据构建出具有特定可压缩属性（如稀疏性、梯度稀疏性和平滑相位等）的卷积结构低秩矩阵来进行建模。 GIRAF致力于解决以下形式的最优化问题： \[ \|Ax-b\|_2 + \lambda\|\mathcal{T}(x)\|_{S_p} \] 其中，\( x \) 是数据（通常在傅立叶域中）的多维数组； \( A \) 为线性测量算子； \( b \) 表示实际观测到的数据值；而 \( \mathcal{T} \) 则是一个将原始数据映射至类似托普利兹矩阵形式的操作。符号 \( \|.\|_{S_p} (0\leq p\leq1)\) 代表了一种特定的正则化方法，其中参数 \( \lambda > 0\) 调整着惩罚项与目标函数之间的平衡。 GIRAF算法通过迭代地重新加权最小二乘法来求解上述最优化问题。具体而言，该过程包括两个交替进行的主要步骤：首先更新数据的滤波器；其次，在经过滤后的零数据上执行优化操作以逼近理想结果。动画展示了在从缺失傅立叶系数中恢复分段恒定图像时GIRAF算法的工作情况。 值得注意的是，生成的灭过滤器（在此展示为图像域形式）能够有效地捕捉到边缘信息：即它会突出显示并编码出原始数据中的关键边界特征。