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EEMD和CEEMDAN等相关MATLAB工具被用于人体姿态检测。

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简介：
1. 将包含着三个独立文件夹的内容，请将其复制并粘贴至 MATLAB 安装目录下的“toolbox”文件夹中。 2. 启动 MATLAB 软件，随后进入“路径设置”选项，具体操作为“添加并包含子文件夹”，并依次选择这三个已复制的文件夹。 3. 完成文件夹的添加后，点击“保存”按钮以确认更改，最后选择“关闭”来结束配置过程。 4. 在 MATLAB 工作环境中，直接选中位于 “package_emd” 文件下的 “install_emd” 文件，并通过右键单击鼠标选择“运行”选项来执行该程序。

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  • EMD及相关Matlab工具（含EEMD和CEEMDAN）
    优质
    本资源提供全面的EMD（经验模态分解）相关Matlab工具包，包括扩展算法如EEMD（ ensemble EMD）及CEEMDAN，适用于信号处理与数据分析。 1. 将三个文件夹分别粘贴到MATLAB安装路径下的toolbox文件夹下。 2. 打开MATLAB，设置路径-->添加并包含子文件夹-->分别选择这三个文件夹-->保存-->关闭。 3. 在MATLAB中运行package_emd 文件下的 install_emd ，方法是直接选中该文件，右键单击并选择‘运行’。
     
  • AlphaPose人体姿态检测
    优质
    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具，通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统，在COCO数据集上实现了72.3 mAP（超越Mask-RCNN 8.2个百分点），在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外，为了关联同一个人的所有姿态，AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器，该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩，超过了现有的最佳技术精度。
     
  • 人体姿态估计(关键点检测).rar
    优质
    本资源为“人体姿态估计（关键点检测）”，内含相关算法、模型及应用介绍，适用于研究与开发人员学习和实践。 使用Python OpenCV和OpenPose可以实现人体姿态估计。
     
  • EMD、EEMD和CEEMDAN（Matlab代码）
    优质
    本资源提供EMD（经验模态分解）、EEMD（ensemble EMD）及CEEMDAN（complete EEMD with adaptive noise）的Matlab实现代码，适用于信号处理与数据分析。 文件包含：MIT-BIH数据库信号用于CEEMDAN算法的代码，以及EMD、EEMD和CEEMDAN算法的源码。
     
  • MATLAB代码：EMD、EEMD和CEEMDAN
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的EMD（经验模态分解）、EEMD（ ensemble EMD）及CEEMDAN（改进型集合EMD）算法代码，适用于信号处理与数据分析。 Matlab代码 EMD EEMD CEEMDAN 这段文字已经没有任何联系信息或网址需要去除，因此直接呈现即可。如果后续有具体的段落或者内容，请提供以便进行相应的处理。
     
  • 基于MATLAB的人体姿态检测课程设计.doc
    优质
    本课程设计报告详细介绍了利用MATLAB软件进行人体姿态检测的研究与实现。通过分析图像数据，采用机器学习方法来识别和跟踪不同的人体姿势，旨在提升运动分析、医疗康复及虚拟现实领域的应用效果。文档内容涵盖了项目背景、技术方案、实验结果以及未来展望等方面，为相关研究提供了有价值的参考。 本段落介绍了山东建筑大学信电学院的一项课程设计项目——基于视频的人体姿态检测。该项目旨在分析监控视频中行人站立与躺卧姿势的处理流程，并确定行人的检测方法，编写实现程序并进行调试以录制实验视频，验证所采用的方法的有效性，并完成系统软件的设计。该设计运用了图像分割中的运动目标检测技术以及统计背景模型生成和实时更新的技术来适应光线变化及场景本身的变动。每个参与者需要一台安装有MATLAB、visio等软件的计算机来进行项目实施。
     
  • 利用Python、OpenCV和OpenPose进行人体姿态估计（关键点检测）
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与OpenPose库，实现对人体姿态的关键点检测，精准捕捉并分析人体动作。 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个热门研究课题，旨在识别并定位图像或视频中的人体关键点，例如头部、手部及脚部位置。 以下是使用Python语言结合OpenCV以及开源库OpenPose来实现这一目标的相关资源概述： 1. **OpenPose库**：该项目由卡内基梅隆大学开发，并且是完全开放源代码的。它利用卷积神经网络（CNN）和监督学习技术，基于Caffe框架构建而成。此工具具备出色的能力来进行单人及多人姿态估计工作，在人体动作、面部表情以及手指活动等领域的实时二维姿态识别方面表现出色。 2. **Python**：作为一种高级编程语言，Python因其简洁明了的语法而被广泛应用于快速开发和原型设计领域内。在处理人体姿态估计项目时，该语言常用于编写调用OpenPose库所需脚本，并负责相关数据管理任务。 3. **OpenCV**：这是一个开源计算机视觉与机器学习软件包，包含了大量的图像处理、视频分析以及物体检测等算法模块。于进行人体姿态估计而言，它能够支持对输入图片执行预处理或后期加工操作（如转化为灰度图），从而辅助实现更加精准的姿态识别效果。
     
  • EMD、EEMD和CEEMDAN的Matlab程序
    优质
    本资源提供了在Matlab环境下实现经验模态分解（EMD）、 ensemble empirical mode decomposition (EEMD) 和 complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) 的代码。适合信号处理与数据分析的研究者使用。 EMD（经验模态分解）、EEMD（ ensemble empirical mode decomposition） 和 CEEMDAN（complete ensemble EMD with adaptive noise）的 MATLAB 程序。