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心音分割源代码.zip

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简介：
心音分割源代码.zip包含了用于处理和分析心音信号的软件代码。这套工具旨在帮助科研人员及工程师对心音数据进行精确分割与特征提取，促进心脏病学的研究进展。 心音分割源程序已经准备好，其中HSMM部分已训练完毕并可以直接使用，请参阅里面的使用说明。该程序可以将心音分为四个部分。

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  • 心音分割源代码.zip
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    心音分割源代码.zip包含了用于处理和分析心音信号的软件代码。这套工具旨在帮助科研人员及工程师对心音数据进行精确分割与特征提取，促进心脏病学的研究进展。 心音分割源程序已经准备好，其中HSMM部分已训练完毕并可以直接使用，请参阅里面的使用说明。该程序可以将心音分为四个部分。
  • MATLAB图像分割代码和资源.zip
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    本资源包提供了一系列用于图像分割的MATLAB代码及教程文档，旨在帮助用户掌握图像处理技术，适用于科研与工程应用。 该系统是一个基于Matlab的图像分割工具，配备了人机交互界面。用户可以通过菜单选择不同的分割方法，如大津法、分水岭法和双阈值法等。
  • 基于LR-HSMM的心音分割方法
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    本研究提出了一种基于LR-HSMM（左右隐马尔可夫模型）的心音信号分割技术，有效提升了心音事件边界的自动识别精度，为心脏病诊断提供了新的分析工具。 LR-HSMM法用于心音的分割。
  • 汉语转拼音 自动应对多音字 姓名分割的C++ 开源代码.zip
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    这是一个开源的C++项目，提供汉语到拼音的转换功能，特别针对姓名和其他文本中的多音字问题进行了优化处理。 功能包括：自动分离姓名中的[姓,名]；姓名转拼音（一对一，首字母+全拼音）；姓名转拼音（一对多，首字母+全拼音）。版本为V1.0，发布日期是2019年6月6日。 详情介绍可参见相关开源项目文档。本项目使用C++语言开发，并依赖于Qt5库。仅需使用到QString、QList和QVector等少量组件；如不希望采用Qt，则可以将代码稍作修改以适应标准的C++环境，改动步骤如下： - 将QString替换为std::string - 将QList替换成std::vector - 使用std::vector替代QVector a. 全部cpp文件中的代码量约300行左右，因此调整工作并不繁琐。 b. std库和Qt中对应的容器类相似度极高，许多函数接口基本一致，所以转换过程较为简便。 c. 采用标准C++的string类型会带来更高的运行效率。 性能测试表明，在单线程条件下（环境为Windows10系统+i5-8265U处理器），处理每人名字由三个汉字组成时： - getComPingyinForStr()函数每秒能处理约50个姓名 - getNamePingyin()函数则可达到每秒处理大约100个姓名的速度 实际应用中，该项目已经投入商用，并未发现明显问题。
  • 维特比译码Matlab代码-Springer心音分割代码：基于持续时间的HMM方法
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    本项目提供了一套基于Springer研究的心音信号处理方案，运用了维特比算法与持续时间隐马尔可夫模型（HMM）技术，用于精确地进行心脏声音信号的自动分割。采用Matlab编程实现，适用于语音生物医学工程领域的研究人员和工程师参考使用。 这段文字描述的是维特比解码的Matlab代码以及基于持续时间HMM的心音分割算法的相关内容。这些代码是根据D. Springer等人在IEEE Transactions on Biomedical Engineering上发表的一篇文章中的方法编写的，文章标题为“基于Logistic回归-基于HSMM的心音分割”，2015年出版。 该段落中提到的Matlab代码包含了特征提取、训练与时长相关的HMM模型以及使用扩展维特比算法解码最可能的状态序列。一个运行示例可以在名为run_Example_Springer_Script.m的脚本段落件中找到。根据GNU通用公共许可证（版本3或更高），该程序是免费软件，用户可以自由地重新分发和修改它，并且无需保证其适用性。 需要注意的是，版权归属David Springer所有，时间为2016年。使用者需要确保已经收到了GNU通用公共许可证的副本；如果没有，请查阅相关文档获取许可信息。
  • 心脏分割任务的Unet实现Python源码及模型.zip
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    本资源提供了一个基于U-Net的心脏图像自动分割的Python代码和预训练模型。通过深度学习技术，该工具能够高效准确地从医学影像中提取心脏区域信息，适用于科研与临床应用。 基于Unet实现的心脏分割任务的Python源码及模型压缩包非常适合用于毕业设计或课程设计作业。该压缩包中的所有代码都经过严格测试并可以直接运行，因此可以放心下载使用。
  • 心脏分割任务的Unet实现Python源码及模型.zip
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    本资源包含用于心脏图像自动分割的Unet深度学习模型的Python代码和训练后的模型文件。通过使用卷积神经网络技术，能够高效准确地识别并分割医学影像中的心脏区域。适合医疗影像处理与研究领域人员参考使用。 【资源说明】 基于Unet实现的心脏分割任务的Python源码及模型已打包为“基于Unet实现的心脏分割任务python源码+模型.zip”。 【备注】 1、该资源内的所有项目代码在上传前均已通过测试，确保功能正常，请放心下载使用。 2、本项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）、教师或企业员工。无论是初学者还是有一定基础的人士均可利用此资源进行学习和进阶；此外，该项目也可作为毕业设计课题、课程作业或初期项目的演示材料。 3、如果具备一定的编程基础，可以在此代码基础上进一步修改以实现更多功能，并可用于个人的学术研究项目（如毕业论文）或其他实际应用中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
  • 语义分割的源代码
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    这段源代码致力于实现图像中的每个像素精确分类为不同对象或场景的部分，是计算机视觉领域中语义分割任务的具体实施。 基于Keras的语义分割源代码包括SegNet、U-Net和FCN。文件夹内包含训练数据、测试数据以及已训练好的模型。
  • Matlab图像分割源代码
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    本资源提供一套详细的MATLAB图像分割源代码，旨在帮助用户理解并实践常用的图像处理技术。代码涵盖了多种经典的分割算法，并附有注释和示例数据，适用于初学者及进阶学习者。 本段落提供了多种图像分割技术的源代码实现，适用于Matlab环境。包含常用的各种图像分割方法的代码示例。