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利用 Matlab 的 Mega Trend Diffusion 代码，可以生成虚拟样本，通过扩散原始样本的信息来实现。

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简介：
我已运用大趋势扩散方法，成功地生成了与您的应用程序紧密相关的虚拟样本。您可以通过使用或进一步修改此代码，来满足您当前的需求。这些样本的显著特征包括房间数量、走廊的宽度以及房间的尺寸（特别适用于模块化建筑设计）。 最终目标是能够准确地估算模拟器中菌落的大小，并对限制参数进行合理的评估。如果您在使用过程中有任何疑问或需要进一步的协助，欢迎通过以下电子邮件与我联系：aqillakhamis@gmail.com

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  • 基于Matlab的Mega Trend Diffusion：利用信息扩散技术生成虚拟样本的代码-_mat...
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    本代码采用Matlab实现Mega Trend Diffusion模型，运用信息扩散技术生成大量虚拟样本数据。适合于数据分析与模拟研究使用。 我已经使用大趋势扩散方法生成了与我的应用程序相关的虚拟样本。您可以根据您的需求来使用或调整这段代码。这些样本中的特征包括房间数量、走廊大小以及各个模块化建筑的房间尺寸，理想的输出是估计模拟器中菌落的规模和限制参数。如果您有任何问题或疑问，请通过电子邮件 aqillakhamis@gmail.com 联系我。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现及应用.zip_matlab样本熵_样本熵算法_MATLAB样本熵_样本熵 MATLAB
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法，并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释，帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
     
  • PyTorch实现的数字对抗样本生成完整代码（GAN）
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    本篇教程提供了一套完整的基于PyTorch框架的代码示例，用于通过GAN技术生成针对数字图像的对抗性样本。适合对深度学习与安全感兴趣的读者深入研究。 利用生成对抗网络（GAN）的思想进行数字对抗样本的生成，并选择LeNet作为图像分类模型。LeNet是一个小型神经网络结构，包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接层。该轻量级网络能够快速且占用内存小地解决复杂度较低的问题，例如手写数字识别。 步骤1：使用`LeNet`网络完成手写数字识别任务。 - 下载和预处理数据集 - 使用PyTorch搭建LeNet模型 - 设置训练超参数 - 训练及测试模型，并可视化误差曲线与准确率曲线 - 查看每一类的准确率并保存与加载模型 步骤2：生成针对该网络的对抗样本。 - 威胁模型定义为快速梯度符号攻击（FGSM） - 定义扰动上限`epsilons` - 选择被攻击的目标模型 - 实现FGSM 攻击方式以及测试函数，启动攻击并记录对抗结果准确性与Epsilon的关系 - 展示样本的对抗性示例
     
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    本项目提供了一种基于压缩感知理论优化肺部MRI成像的Matlab代码，针对扩散加权图像设计了高效的欠采样策略，旨在减少扫描时间同时保持诊断质量。 该存储库包含了论文提出的新型压缩传感方法的数据、代码及结果。这些内容整合了信号行为的先验知识以加速MR扩散数据获取过程。 所提出的方法称为SIDER（将信号衰减的知识整合到重建中），通过在空间和b值维度上进行欠采样来加快MR扩散数据采集速度。该方法结合使用总变化(TV)与一个惩罚函数，此函数沿b方向促进稀疏性： \[ \text{TV} + \lambda \|F(u)\|_1, \] 其中Nabla表示空间梯度（用于计算TV），F是欠采样的傅立叶变换，u代表通气图像。M是一个算符，它编码了连续b值的通气图之间的关系： \[ M = D(b) + \alpha^2 b^2, \] D和α分别是扩散系数与异质性指数的估计平均值，并且可以用于估算平均肺泡长度（Lm）。 下图展示了对照组及患者样本中的通气图像、信号衰减情况，以及对D、α和Lm的估计结果。该方法利用了三名健康志愿者和三名慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的完全采样扩散数据集进行评估；这些数据可从先前的研究工作中获取[Parra-Robles等人, IS]。
     
  • Python中实现样本熵的代码
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    本段代码展示了如何在Python环境中高效地计算样本熵，适用于时间序列分析和复杂性研究。通过使用NumPy等库优化性能。 样本熵的Python代码实现：使用一个时间序列列表来测试代码，确保运行流程无错误，如有需要可以自行取用。
     
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    本段代码用于计算给定数据序列的样本熵值，适用于时间序列分析，帮助用户在MATLAB环境中实现复杂度评估。 这段文字描述了一个用于计算样本熵的MATLAB程序，该程序经过测试可以正常运行，并且编写得简单易懂，非常适合初学者使用。
     
  • 利用MATLAB实现采样数据文本的FFT变换步骤及代码
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    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB进行采样数据的快速傅里叶变换（FFT），包括完整的操作流程和实用的编程示例。适合初学者入门学习。 提供一个用于对采样数据文本进行FFT（快速傅里叶变换）的代码模板，并在关键部分添加了注释以帮助理解。
     
  • 信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用
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    本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。
     
  • 基本采样与下采样代码: 基本采样与下采样代码-MATLAB开发
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    这段资料提供了一个MATLAB项目，专注于实现信号处理中的基本采样和下采样技术。适合于学习数字信号处理原理及其编程实践的读者使用。 任何信号的基本采样和下采样代码可以用于处理数字信号的转换过程。这类代码通常包括对原始信号进行降频或升频的操作，以适应不同的系统需求或者数据压缩的目的。编写这样的代码时需要考虑保持信号的关键特性不变，并且避免出现混叠现象或其他不良效果。
     
  • 来自 Gamma 和 Wishart 的样本：使用 MATLAB 测试及抽样-matlab开发
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    本项目利用MATLAB进行Gamma和Wishart分布的随机数生成与统计测试，适用于科研与工程中概率模型的应用与验证。 一个简单的脚本用于从不同参数的伽马分布和Wishart分布中测试并抽取样本。