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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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简介：
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。

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  • 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-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。
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-3EMCP-TCNs：利用时间卷积网络进行三级眼动分类
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    本项目采用MATLAB开发，结合时间卷积网络（TCN）实现三级眼动数据分类，通过设计特定卷积滤波器提升模型性能。 用于三级眼动分类问题的时间卷积网络（3EMCP）的代码库提供了对模型、数据及评估结果的访问。该论文《带有时间卷积网络的眼动分类》中对此进行了描述。 请注意，大多数在此共享的代码最初是由其他开发者实施并用MATLAB编写，我们仅添加了TCN的支持，并将其升级到Python 3.6+版本，在Python中实现了一些新工具，并提供了一个新的功能提取器（原始的功能提取器是基于MATLAB的）。 配置 为了训练新的基于TCN的模型或评估先前已训练好的模型，您需要下载一些包含所有必要数据的大文件并根据以下说明进行解压缩： - 下载一个大型压缩文件，其中包含了GazeCom预先计算的功能，并将其提取到datainputs目录下。 - 下载含有所有受过训练的模型的压缩包，并将其解压至存储库根目录中。 - 还需下载包含已评估输出结果的文件，然后将它们提取到存储库根文件夹。 依赖 为了运行代码，您需要安装以下软件： Python 3.6+版本、TensorFlow 2.0+ 训练模型 要开始新的TCN模型的训练，请首先设置好相应的参数。这些配置可以在train_tcn.py脚本中完成。
     
  • 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DenseCRF的卷积滤波器Matlab代码-EECS-545期末项目仓库
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    本仓库为EECS-545课程期末项目，提供基于DenseCRF的卷积滤波器Matlab实现代码，适用于图像处理和计算机视觉研究。 这是EECS545的最终项目概要：该项目实现了基于完全连接条件随机场（CRF）的图像分割方法。在进行推理过程中，全连接CRF需要其他分类器的结果作为起点，例如TexonBoost和全卷积网络（FCN）。我们的实现中使用了FCN。此外，为了执行四面体双边过滤这一推理过程的重要部分，还需要链接“libpermutohedral.so”。当具备所有这些先决条件后，可以通过定义一个DensityCRF对象来对单个或一组图像进行推断。同时可以利用评估方法计算IoU。 关于如何创建DenseCRF对象： 导入densecrf模块。 输入参数包括：图像的高度、宽度以及分类的类别数量。
     
  • 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。
     
  • Matlab FFT代码-MR-HRTF：简易的3D HRTF实现
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    Matlab FFT代码-MR-HRTF项目提供了一个简易的方法来实现三维头部相关传输函数(HRTF)，利用快速傅里叶变换(FFT)技术，适用于声学和音频工程领域。 在MATLAB环境中使用FFT代码实现一个简单的3D音头相关传递函数（HRTF）库。该HRTF滤波器可以用于模拟声音的发出方向，也就是说，在正确应用的情况下，即使闭上眼睛也能感知到声源的方向。此实现采用CIPIC数据库中的数据，并结合kiss_fft库提供的快速傅立叶变换代码来创建过滤器，提供易于使用的C接口。 待办事项：（暂无具体说明） 依赖关系： - Python3 - Scipy - Cmake 3.3或更高版本 - 支持C++11的编译器 准备阶段： 获取并处理数据： 从CIPIC网站下载HRTF数据，并将其保存在本地。使用generate_hrtf_database.py脚本将MATLAB中的原始CIPIC HRTF 数据转换为库可以使用的格式。 构建步骤： 创建一个名为build的新目录，然后进入该目录执行以下命令进行编译： ``` cmake .. make ``` 此代码是一个简单的HRTF实现，并不具备实时FFT、SIMD支持或在不同HRTFs之间插值的功能。它使用基于浮点数的采样混合方法，在跨越不同的HRTF边界时采用简单线性混合方式。 许可条款： 该库根据AGPLV3许可证授权，其中kiss_fft文件遵循BS许可证规定。
     
  • 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。