Advertisement

MATLAB中的OSELM代码实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种基于MATLAB环境下的OSELM（在线顺序极量学习机）代码实现，适用于模式识别与回归分析等领域。 OSELM代码通过Matlab实现，可用于目标跟踪、回归分析预测以及分类。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的OSELM代码实现
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB环境下的OSELM（在线顺序极量学习机）代码实现，适用于模式识别与回归分析等领域。 OSELM代码通过Matlab实现，可用于目标跟踪、回归分析预测以及分类。
     
  • OSELM技术详解及Python代码实现
    优质
    本教程深入解析OSELM（在线稀疏椭圆自编码器模型）技术原理，并提供详细的Python代码示例，帮助读者理解和实践该算法。 OS-ELM 是 ELM 的一个进化版本，它赋予了 ELM 增量学习的能力。这意味着在初期阶段通过批量学习获得基础的 β 参数后，当后期有新的数据到来时，无需重新处理之前的所有数据。只需将新数据的结果按一定公式添加到现有模型中以更新 β 参数即可。这样可以显著减少计算负担，并使算法能够应对越来越大规模的数据集而不崩溃。此外，这种增量学习机制还为算法提供了无限的发展潜力和自我进化的可能。 技术讲解与代码实现如下： 1. 初始阶段：通过批量数据训练得到初始的输出权重矩阵β。 2. 增量更新阶段：当有新的输入数据时，只用处理这些新数据，并根据增量学习公式来调整之前的 β 参数以适应新信息。
     
  • MATLAB中的EMD实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的Empirical Mode Decomposition（经验模态分解）算法的源代码。通过该工具箱，用户能够便捷地进行信号处理与分析，适用于科研和工程应用中复杂数据的研究。 对于刚开始研究EMD进行信号处理的朋友来说，这段内容非常有帮助。它包含了EMD的源码，并可以直接在MATLAB上进行实验。
     
  • MATLAB中的PCA实现代码
    优质
    本资源提供详细的MATLAB代码示例，用于执行主成分分析（PCA），适用于数据降维和特征提取等应用场景。 使用MATLAB实现PCA数据预处理。
     
  • MATLAB中SEN的实现代码
    优质
    本代码展示了如何在MATLAB环境中实现信号处理中的SEN算法，包括数据预处理、核心计算流程及结果可视化等步骤。 该代码可以实现基于遥感图像的SEN功能，在MATLAB2016a版本上进行测试。
     
  • MATLAB中的SVM实现代码
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB环境中利用支持向量机(SVM)进行分类或回归分析的具体实现方法，适合初学者快速上手。 y - 训练目标；a - 拉格朗日乘子 Xt - 测试样本，n×d的矩阵，其中n为样本个数，d为样本维数。 输出参数： Yd - 测试输出，n×1的矩阵。每个值为+1或-1。
     
  • Matlab中DFA的实现代码
    优质
    本代码为在Matlab环境下实现DFA（Detrended Fluctuation Analysis）分析的示例程序。适合初学者学习及研究应用，帮助理解复杂时间序列的数据分析方法。 确定有限状态自动机（DFA）的Matlab代码实现，请自行编写并确保代码可以运行。如遇问题，请联系作者。
     
  • MATLAB中的DTI实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的扩散张量成像(DTI)处理代码，包括数据预处理、张量计算及可视化等步骤，旨在为医学影像研究人员和工程师们简化分析流程。 弥散张量成像（DTI）是一种非侵入性的神经影像技术，它利用MRI来研究大脑中的水分子扩散情况，从而揭示神经纤维束的结构和路径。在MATLAB环境中实现DTI成像可以为科学家和临床医生提供一个直观且强大的工具，帮助他们理解大脑内部的微观组织。 `showcs3.fig`可能是一个用于展示DTI结果的MATLAB图形用户界面（GUI）文件。该GUI设计允许用户交互式地查看和分析数据，这对于理解和解释DTI图像非常有用。而`.gipl`文件通常包含弥散成像的数据，这些数据是通过MRI扫描获得的，每个文件可能对应于特定的扫描切片或体素。 从`B0-fil.gipl`到`B6-fil.gipl`这些文件代表不同梯度方向下的弥散张量数据。在DTI中，多个不同的梯度方向被用来测量水分子在各个方向上的扩散情况，以构建出三维的弥散张量。这些张量随后可以用于计算主要扩散方向（分数各向异性FA值）和平均扩散（MD值），进一步描绘神经纤维的方向。 `corpus_callosum.gipl`可能是关于胼胝体的数据文件。这个区域连接大脑左右半球，分析该区域可以帮助了解大脑的连通性。 `plot3t.m`是一个MATLAB脚本段落件，可能包含了处理和可视化弥散张量数据的代码。MATLAB中的`plot3t`函数用于绘制三维纤维束轨迹，在DTI中非常重要。这一步可以让研究人员直观地看到神经纤维在大脑中的分布与连接情况。 通过运行这个MATLAB代码，用户可以经历完整的DTI流程，包括加载弥散数据、计算张量、估计纤维束追踪（tractography）和最终的可视化结果。该过程涉及复杂的数学模型和算法如椭球拟合、Fibers Oriented Diffusion Imaging (FOD) 和追踪方法（例如Streamline Tractography）。 总的来说，这个MATLAB实现的DTI代码提供了对大脑微观结构深入洞察的机会，对于神经科学研究及临床诊断具有重要意义。通过实际操作学习如何处理和分析弥散成像数据以及生成神经纤维束可视化图像，使用者可以更好地掌握DTI的基本原理与应用方法。
     
  • MATLAB中实现卷积的代码
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB环境中高效地实现一维和二维信号的卷积操作。通过简洁明了的方式帮助用户理解和应用卷积原理于实际问题中。 可以使用MATLAB自带的conv函数来计算代码中的卷积。同样地，也可以根据卷积的性质编写自己的代码实现函数的卷积运算。
     
  • LMaFit在Matlab中的实现代码
    优质
    本代码为LMaFit算法的MATLAB实现版本，适用于矩阵补全与稀疏信号恢复问题，提供高效且准确的数据处理解决方案。 实现解决低秩因子分解模型的矩阵补全问题的非线性逐次超松弛算法的Matlab代码。