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L-曲线MATLAB代码-SMALL-LABS:参考文献https://doi.org/10.1016/j.bpj.2019.02.0...

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简介:
这段MATLAB代码实现了L-曲线准则,用于正则参数的选择,适用于解决小样本实验室数据的不适定问题,详见参考文献。 L-曲线矩阵代码小实验室SMALL-LABS算法能够精确地定位并测量单个分子的强度,即使背景复杂或亮度不均也能实现这一目标。此外,在无需扣除背景的情况下,该程序也可以拟合单个分子的数据点。 关于更多细节,请参阅《用户指南》。此软件由密歇根大学本杰明·P·萨科夫(Benjamin P Isaacoff)开发,并在论文“SMALL-LABS:一种测量模糊背景下单分子强度和位置的算法”中进行了描述,该文已提交至《生物物理杂志》,预计于2019年刊出。 安装过程包括下载整个文件夹并解压。在Matlab环境中,请将工作目录更改为包含代码的文件夹,并根据《用户指南》中的指示,在命令窗口调用相应函数以运行程序。 使用SMALLLABS_main函数时,可以参考《快速入门指南》,获取简要介绍;对于详细信息,则请查阅《用户指南》。其中,SMALLLABS_main是所有步骤执行顺序的封装体,只需指定包含电影的目录、三个必需参数和任何可选参数即可运行该程序。

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  • L-线MATLAB-SMALL-LABS:https://doi.org/10.1016/j.bpj.2019.02.0...
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    这段MATLAB代码实现了L-曲线准则,用于正则参数的选择,适用于解决小样本实验室数据的不适定问题,详见参考文献。 L-曲线矩阵代码小实验室SMALL-LABS算法能够精确地定位并测量单个分子的强度,即使背景复杂或亮度不均也能实现这一目标。此外,在无需扣除背景的情况下,该程序也可以拟合单个分子的数据点。 关于更多细节,请参阅《用户指南》。此软件由密歇根大学本杰明·P·萨科夫(Benjamin P Isaacoff)开发,并在论文“SMALL-LABS:一种测量模糊背景下单分子强度和位置的算法”中进行了描述,该文已提交至《生物物理杂志》,预计于2019年刊出。 安装过程包括下载整个文件夹并解压。在Matlab环境中,请将工作目录更改为包含代码的文件夹,并根据《用户指南》中的指示,在命令窗口调用相应函数以运行程序。 使用SMALLLABS_main函数时,可以参考《快速入门指南》,获取简要介绍;对于详细信息,则请查阅《用户指南》。其中,SMALLLABS_main是所有步骤执行顺序的封装体,只需指定包含电影的目录、三个必需参数和任何可选参数即可运行该程序。
  • L-线MATLAB-Var_LDDMM: Var_LDDMM
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    Var_LDDMM是基于L-曲线准则优化参数的变分低剂量CT图像重建MATLAB实现。此工具结合了Landweber迭代与正则化方法,用于改进低剂量下的医学影像质量。 这是本段落的MATLAB实现代码Var_LDDMM,由Hsi-Wei Hsieh等人开发。 该软件包提供了一些工具,用于对表示为离散杂乱分布的几何形状(例如点云、离散面或三角形表面)进行微分配准、插值和压缩操作。 参考文献: 如果您使用此代码进行研究,请引用我们的论文: @article{hsieh2019diffeomorphic, title={Diffeomorphic Registration of Discrete Geometric Distributions}, author={Hsieh, Hsi-Wei and Charon, Nicolas}, journal={Mathematics Of Shapes And Applications}, volume={37}, pages={45}, year={2019}, publisher={World Scientific} } @article{hsieh2019metrics, title={Metrics, quantization and registration in varifold spaces}, author信息在此省略 }
  • Tikhonov正则化Matlab(含L线法确定平衡数)
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    本资源提供基于Matlab实现的Tikhonov正则化解法及L曲线技术以选择最优正则化参数的完整代码,适用于求解不适定线性问题。 使用Tikhonov正则化方法求解病态方程的解,并利用L曲线法确定所需的平衡参数。
  • LDPC编器的Matlab
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    本资源提供一套用于实现低密度奇偶校验(LDPC)编码及译码功能的MATLAB程序代码,并附有相关研究文献。适合通信系统中的纠错编码学习与应用开发。 这段文字描述的内容包括使用Matlab实现的LDPC编译码器的源代码、结果图以及CCSDS Historical Document,并且涉及用于近地和深空应用的低密度奇偶校验码的相关资料。
  • Tikhonov正则化与L线Matlab实现
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    本项目提供了一套基于MATLAB的代码库,用于实现Tikhonov正则化方法及其L曲线准则的应用。通过该工具包,用户能够有效地解决不适定问题,并优化参数选择以获得最佳解。 Tikhonov正则化,也称为岭回归,在机器学习与统计学领域用于解决过拟合问题的一种技术。它通过在损失函数中添加一个约束项(通常为权重矩阵的Frobenius范数或L2范数)来限制模型复杂度,从而避免过度复杂的模型导致的数据过拟合现象。这有助于减少模型方差,并提高其泛化能力。 使用Matlab实现Tikhonov正则化一般包括以下几个步骤: 1. **数据准备**:需要准备好训练集与测试集,其中包含输入变量(自变量)和对应的输出变量(因变量)。可以利用`load`函数加载预存的数据或者手动创建数据矩阵。 2. **定义正则化参数**:选择合适的正则化参数λ是关键。较大的λ会使模型更简单,而较小的λ可能导致欠拟合问题。通过交叉验证来确定最佳的λ值是一个常见的策略。 3. **构建优化目标函数**:在Matlab中可以创建一个包含预测误差(如均方误差)和L2范数乘以正则化参数λ的目标函数。例如,如果X表示输入数据,y代表输出数据,w为权重向量,则该函数可表达如下: ```matlab J = (y - X*w)*(y - X*w) + λ*sum(w.^2); ``` 4. **求解最小化问题**:使用Matlab的优化工具箱中的`fminunc`或`lsqnonlin`函数来找到使目标函数值最小化的权重向量w。这些函数会自动执行梯度下降法或其他迭代方法以完成任务。 5. **绘制L曲线**:为了确定最佳正则化参数λ,可以绘制L曲线图,即残差平方和与正则项之和随不同λ变化的关系图。理想情况下,在该曲线上找到一个拐点作为最优的λ值,因为它平衡了模型复杂度与拟合程度。 6. **评估及预测**:利用最佳权重向量w对测试数据进行预测,并通过计算均方误差、决定系数R^2等指标来评价模型性能。 Tikhonov正则化是控制机器学习中模型复杂性的有效方法,而L曲线图则是选择合适正则化参数的有力工具。在Matlab这样的数值处理软件环境下实现这些概念有助于建立更加稳定且具有更强泛化的预测模型。
  • L-线MATLAB-mAP:修改后的mAP计算
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    这段MATLAB代码实现了一种改进版的平均精度(mAP)计算方法,适用于目标检测任务性能评估。它基于L-曲线准则优化了传统mAP的计算方式,提升了算法评价的准确性与可靠性。 这项工作在2020年IWSSIP会议上进行了介绍。如果您使用此代码进行研究,请考虑引用以下文献: @INPROCEEDINGS{padillaCITE2020, author={R. {Padilla} and S.L. {Netto} and E.A.B. {da Silva}}, title={A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms}, booktitle={2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)}, year={2020}, pages={237-242} } 新版本包括所有COCO指标,支持其他文件格式,并提供了一个指导评估过程的用户界面。此外,它还提供了STT-AP指标来评估视频中的对象检测性能。
  • L-线MATLAB-GRNmap:基因调控网络的建模与数估算
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    L-曲线MATLAB代码-GRNmap提供了用于构建和评估基因调控网络的工具。该软件包采用L-曲线准则进行参数优化,以提高模型准确性,适用于生物信息学研究领域。 GRNmap:基因调控网络建模与参数估计 基因调控网络(GRN)由基因、转录因子及其之间的调节连接组成,这些连接控制着来自那些基因的mRNA和蛋白质表达水平。GRN的动力学表现为网络中基因表达随时间的变化方式。 GRNmap使用普通微分方程对中小型GRN的动力学进行建模,并通过惩罚最小二乘法根据时序基因表达数据(通常由DNA微阵列生成,但也可以接受其他技术的数据)估算每个转录因子的生产率、表达阈值和调控权重。网络动力学的正向仿真也是该方法的一部分。 虽然GRNmap最初是为了从发芽酵母啤酒糖酵母(Saccharomyces cerevisiae)中建模GRN而开发,但它也可以用于任何拥有时序基因表达数据的物种。使用S型产生函数可以执行多种操作:参数估计、仅进行正向仿真、固定或估算生产率和阈值等。 此外,GRNmap能够自动运行多次连续的估算运行以优化参数alpha(“L曲线”分析)。用户还可以选择是否自动生成表达图,并且可以直接从MATLAB中的源代码中运行。
  • 多智能体控制MATLAB(附).rar
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    本资源包提供一套完整的多智能体控制系统设计与仿真的MATLAB代码,涵盖编队飞行、协作任务分配等领域,并附有详尽的相关学术文献。适合研究和教学使用。 程序使用步骤如下:1. 首先运行Dong2015IEEECST.m;2. 然后运行Dong2015IEEECST1.slx;3. 最后运行PLOT_Dong.m。
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    本资源包含RS编码的Verilog实现代码及相关技术文档和参考文献,适用于通信系统中的纠错编码研究与应用开发。 关于RS编码的原理与实现的文章集合包含多篇高价值文章及详细原理说明,并附有实用参考代码。
  • Python
    优质
    《Python文献参考》是一本全面介绍Python编程语言的工具书,汇集语法、库函数及开发技巧,适合程序员查阅学习。 Python参考文献是你学习Python的指南针。