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Slicer安装包（适用于放射组学特征提取等功能）

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简介：
本软件包提供Slicer平台的安装程序，专为医学影像分析设计，尤其适合用于放射组学特征提取、数据分析及可视化等复杂任务。 Slicer是一款常用的临床数据分析工具，适用于MR等影像数据的分析，并且可以内部配置Python程序，例如用于放射组学特征提取的pyradiomics库。

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  • Slicer安装包（适用于放射组学特征提取等功能）
    优质
    本软件包提供Slicer平台的安装程序，专为医学影像分析设计，尤其适合用于放射组学特征提取、数据分析及可视化等复杂任务。 Slicer是一款常用的临床数据分析工具，适用于MR等影像数据的分析，并且可以内部配置Python程序，例如用于放射组学特征提取的pyradiomics库。
     
  • 3D Slicer 5.0.2 安装包（适用于影像组学特征提取等功能）
    优质
    简介：3D Slicer 5.0.2是一款强大的开源医学影像处理软件，提供先进的影像分析工具，特别适合进行影像组学特征提取等复杂任务。 Slicer-5.0.2-win-amd64.exe 是一个开源的医学影像分析与可视化平台。从功能角度来看，它提供了非常丰富且交互性强的操作界面，用户可以导入医学影像，并进行分割、重建、配准、标记点选择以及测量等操作。该软件内置了多种模块，例如优秀的配准模块和全面的交互式分割及重建工具，还支持图像重采样、裁剪、滤波等多种功能。 如果这些默认的功能不能满足用户的需求，还可以通过安装插件来扩展其能力；平台上有上百个开源插件供选择，涵盖各种高级处理需求。即使如此仍无法找到所需内容的话，则可以自行编写特定的插件以实现个性化需求。
     
  • 基于MATLAB的SVM源代码，适用于特征分类与提取的功能实现RAR包
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB环境下的支持向量机(SVM)源代码，封装于RAR文件中。该代码集成了多种算法，特别针对特征分类和信息提取的应用场景进行优化设计，能够有效提升数据处理效率与精度。适用于科研、教学及工程实践中的模式识别与机器学习任务。 用MATLAB编写的svm源程序可以实现支持向量机,用于特征分类或提取。该程序能够帮助用户进行数据的特征分析和模式识别任务。
     
  • IBEX影像组学特征提取软件
    优质
    简介：IBEX影像组学特征提取软件是一款专为医学影像分析设计的工具，能够高效准确地从各类影像数据中提取关键特征参数，助力临床诊断与科研工作。 影像组学特征提取软件IBEX包含了许多分析模块，如图像导入、勾画、预处理和特征提取。它提供了一阶、二阶及高阶的特征提取算法，并已成功应用于不同模态影像的特征提取，包括CT、PET和MRI等技术，在肺癌、食管癌、头颈癌以及脑转移瘤等领域有广泛应用。
     
  • 基于MATLAB的功率谱熵等特征提取程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在高效计算信号的功率谱熵及其他关键特征，适用于各类信号处理与分析任务。 该资源为试用版代码~一行代码快速实现特征提取！理论讲解请参考相关文献。 函数功能：特征提取 输入参数： - data：待处理的时域信号数据，可以是二维数组，行列方向需正确无误。 - options：其他设置选项，采用结构体方式导入。 - featureNamesCell：需要进行特征提取的名称列表，该变量为cell类型。其中包含的字符串代表特定特征名称。 目前支持以下8种特征（2022.7.10）： - psdE：功率谱熵 - svdpE：奇异谱熵 - eE：能量熵 - ApEn：近似熵 - SampleEn：样本熵 - FuzzyEn：模糊熵 - PerEn：排列熵
     
  • 3D Slicer 安装包：Slicer-5.0.2-win-amd64.exe
    优质
    这是一款用于医学图像处理和手术规划的开源软件3D Slicer的安装包，版本为5.0.2，适用于64位Windows系统。 3D Slicer是一款易于使用的医学图像计算软件，深受众多影像诊断工作者的青睐。此版本为5.0.2，是当前最新的稳定版，并要求在Win10及其更高版本的Windows系统上运行。该资源直接下载自官方渠道，用户可以安心使用。
     
  • Gabor特征提取与GA特征提取(Matlab)
    优质
    本文介绍了基于Matlab环境下的Gabor特征和GA（可能指遗传算法Genetic Algorithm）特征提取方法的研究与实现，探讨了两种技术在模式识别中的应用。 使用GA提取特征，数据为高光谱数据和感兴趣区域数据，最后一列为标签。
     
  • 小波包信号的能量特征提取
    优质
    本研究探讨了从复杂信号中提取能量特征的方法，着重介绍了小波包分析技术的应用及其在信号处理中的优势。通过优化算法提高特征识别准确度，为模式识别和信息压缩等领域提供了新的思路和技术支持。 对于声发射信号的VMD分解，可以有效提取其特征频率成分。这一方法通过对信号进行非均匀分割并优化各模式分量的能量分布，能够更准确地识别出与结构损伤相关的微弱信号。通过调整参数如模态数K和惩罚因子α等，可以获得更加精细且具有物理意义的解构结果。此外，在实际应用中还可以结合其他分析手段（例如时频分析）进一步增强对复杂声发射现象的理解能力。 请注意：以上描述并未包含原文中存在的具体技术细节或数学公式；仅提供了关于VMD分解在处理声发射信号方面的概括性介绍和潜在优势。
     
  • MFCC.tar.gz_MFCC_MFCC特征提取_audio feature_音频特征提取_mfcc提取
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    简介：本资源包提供MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取代码和文档，适用于音频处理与分析。包含从原始音频信号中抽取MFCC特征的工具和方法。 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是音频处理领域常用的一种特征提取方法，在语音识别、情感分析及音频分类等领域发挥着核心作用。它能够将原始的音频信号转换成一组参数，便于计算机理解和进一步处理。 在MATLAB中实现MFCC通常包括以下步骤： 1. **预加重**：通过应用一阶滤波器（例如，预加重系数为0.97的一阶IIR滤波器）增强高频成分。这种操作模拟了人类听觉系统对高频声音的敏感度。 2. **分帧**：将连续音频信号分割成一系列短时窗口（如每段20毫秒），并设置重叠时间（例如，10毫秒），以便分析局部特性。 3. **窗函数应用**：在每个帧上使用窗函数（比如汉明窗或海明窗）来减少帧间干扰，并使信号边缘更加平滑。 4. **傅里叶变换**：对每段音频数据执行快速傅立叶变换（FFT），将时间域的信号转换为频率域表示。 5. **梅尔滤波器组应用**：在频谱上施加一组梅尔滤波器，通常有20到40个。这些过滤器模仿人类听觉系统对不同声音频率感知的不同密度。 6. **取对数运算**：将通过梅尔滤波器得到的输出值进行对数处理，以模拟人耳对于响度非线性的感知方式。 7. **倒谱计算**：使用离散余弦变换（DCT）来提取能量的主要部分，并保留前13至26个系数。这一步有助于去除高频噪声。 8. **动态特征分析**：为了捕捉信号随时间的变化，还可以计算MFCC系数的差分和双差分值。 在提供的资料包中可能包含： - MATLAB代码文件（如.m文件）用于实现MFCC提取过程。 - 实验音频数据集供测试使用，这些样本涵盖了不同语言、情感及环境噪声等多种情况。 通过以上资源的学习与实践，您可以深入了解并掌握MFCC的提取流程及其重要性。此外，该基础知识同样适用于其他类型的音频处理任务，例如语音识别系统开发或音乐分类等。在机器学习和深度学习模型中使用时，这些特征经常作为输入数据来训练实现特定目标的任务模型。
     
  • EEG特征提取工具箱：包含30种EEG特征提取方法（如HA、HM、HC），适用于脑电图分析-MATLAB...
    优质
    本EEG特征提取工具箱提供30种算法，包括HA、HM和HC等，专为MATLAB设计，助力研究人员高效进行脑电图数据分析与特征识别。 Jx-EEGT：脑电图（EEG）特征提取工具箱 此工具箱提供30种EEG功能。它展示了如何使用生成的采样信号来应用特征提取方法。 有关Jx-EEGT工具箱的详细信息可以在GitHub上找到，网址是https://github.com/JingweiToo/EEG-Feature-Extraction-Toolbox。为了避免链接干扰内容表达，这里仅提及该资源位于GitHub平台上由用户JingweiToo维护。