Advertisement

钙码生成代码（Matlab-comb）是一种用于检测心脏记录中钙瞬变和动作电位的梳状算法。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码旨在生成用于检测心脏记录中钙瞬变和动作电位的梳状算法，其核心在于Matlab/Octave函数combGetMinima.m。该函数在随附文章[TODO]中展示了图形生成所依赖的Matlab脚本Figures.m，并利用这些脚本处理实验数据文件，包括bcl85_alternans_Ca.mat、bcl85_alternansSevere_Ca.mat、bcl140_pacing_Ca.mat以及bcl140_pacing_V.mat。请注意，这些代码已获得GNUGPLv3.0许可证的使用许可。如果您在您的工作中引用了此处提供的算法或其实现，请务必在[TODO]处注明对 biorxiv 文章的引用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB-Comb CA码生成代码：用于识别心脏记录中钙瞬变及动作电位的梳状算法
    优质
    这段MATLAB代码实现了梳状阵列（CA）算法，专门设计用于从心脏信号记录中检测和分析钙瞬变与动作电位，促进对心脏电信号的深入理解。 本段落介绍了一种用于检测心脏记录中的钙瞬变和动作电位的梳状算法及其在MATLAB/Octave环境下的实现代码。该算法使用了名为`combGetMinima.m`的函数，以及生成图示所需的脚本段落件`Figures.m`。实验数据包括以下几个.mat文件：bcl85_alternans_Ca.mat、bcl85_alternansSevere_Ca.mat、bcl140_pacing_Ca.mat和bcl140_pacing_V.mat。 这些代码在GNU GPL v3.0许可下发布，如果您使用了这里提供的算法或实现，请引用相应的生物预印本段落章。
  • （Python源码）心脏病预测算法的实现基于症状
    优质
    本项目通过解析Python源代码，实现了一种基于患者症状的心脏病预测算法，旨在提高疾病早期诊断的准确率和效率。 基于症状的心脏病预测算法是利用机器学习技术，特别是分类算法来分析患者的症状数据以预测其是否可能患有心脏病的一种方法。这种算法在医疗领域具有广泛的应用前景，尤其是在心脏病的常见慢性疾病预测和早期诊断中。 该类算法通常包括以下几个步骤： 1. 数据收集：首先需要获取大量患者的数据，这些数据包含年龄、性别、家族病史、生活习惯以及体检结果等信息。 2. 特征选择：从已有的数据集中提取与心脏病有关联的症状特征及生理指标。例如胸痛、呼吸困难等症状和血压、心率等指标。 3. 数据预处理：对所选的特征进行清洗，转换，并标准化以准备后续模型训练的需求。 4. 模型训练：使用机器学习算法（如决策树、朴素贝叶斯或随机森林）来构建心脏病预测模型。这些算法能够识别出数据中潜在的心脏病发作与症状之间的复杂关系。 5. 模型评估：利用独立的测试集对生成的模型进行性能评价，比如计算准确率、召回率和F1分数等指标以确定其有效性。 6. 预测应用：将训练好的心脏病预测模型应用于实际场景中，根据患者的症状数据来进行疾病风险预测。
  • 一维瞬变电磁的MATLAB解析解代码
    优质
    本项目提供了一套用于计算一维瞬变电磁响应的MATLAB解析解代码。通过该工具，用户能够深入分析地下介质特性，并进行有效的地球物理勘探研究。 本段落研究了大回线圈激励水平分层介质时，在非零偏移距处磁场响应的数值计算方法，并探讨了实现拟地震成像技术的关键问题——提高波场变换方程数值解的分辨能力。首先，文中讨论了半径较大的细圆环天线在自由空间中的瞬态辐射场脉冲宽度分布情况。当大回线圈直径远小于激励电流脉冲持续时间与光速乘积时，将该类线圈的辐射等效为由磁偶极子构成口径面的辐射效果进行分析。
  • 一维瞬变电磁的MATLAB解析解代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB编程环境的一维瞬变电磁场解析解代码，适用于地球物理勘探领域中对地下介质电性参数的快速评估与分析。 本段落研究了大回线圈在激励水平分层媒质时非零偏移距处磁场响应的数值计算，并探讨了实现拟地震成像技术的关键问题——提高波场变换方程数值解的分辨能力。首先，讨论了半径较大的细圆环天线在自由空间中的瞬态辐射场脉冲宽度分布。当线圈直径远小于激励电流脉冲宽度与光速乘积时，将大回线圈的辐射等效为由磁偶极子构成的口径面的辐射效应。
  • MATLAB自动代码生成中的变量-Surrogate CMA-ES: 一种基于代理的CMA-ES算法（包括S-CMA-ES和DTS-CMA-ES）...
    优质
    本研究探讨了在MATLAB中利用Surrogate CMA-ES进行高效自动代码生成，特别关注于通过S-CMA-ES和DTS-CMA-ES两种代理增强型CMA-ES算法优化计算效率与精度。 S-CMA-ES 是一种基于代理的优化演进策略，并且是基于 N.Hansen 的 CMA-ES 算法进行改进的版本。该算法可以与高斯过程或随机森林相结合使用。 在 MATLAB 中，可以通过类似原始 CMA-ES 代码中的函数接口来调用 S-CMA-ES 优化器： ```matlab function [xmin, fmin, counteval, stopflag, out, bestever, y_eval] = ... s_cmaes(fitfun,xstart,insigma,inopts,varargin) ``` 参数说明如下： - `fitfun`：目标函数的名称，该函数具有接口形式 `y=fitness(x,varargin)` - `xstart`：目标变量的初始点，确定了尺寸 - `insigma`：初始坐标标准偏差 - `inopts`：ES选项结构体 - `varargin`：可变参数 如果第5个参数是 SurrogateOptions，则表示代理建模开启。在这种情况下，下一个（即第6个）参数应该是一个包含 surrogate 信息的结构数组。
  • MATLAB贪心算法代码-SMSC：一种用于scRNA-seq的谱聚类方法
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB实现的贪心算法代码SMSC，专门针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据开发的一种谱系图聚类方法。该工具能够有效提高大规模scRNA-seq数据分析的准确性和效率。 该项目提供了一种用于scRNA-seq数据的谱聚类方法，并使用了贪婪算法来优化短信中心。主要代码文件包括`computeKernel.m`、`run.m`以及由后者调用的`selfweightmkl.m`，其中`computeKernel.m`负责计算内核矩阵，而`run.m`是整个流程的主要入口点。 项目中还附带了一个关于Yan数据集的演示。用户只需下载代码并设置正确的文件路径后运行主函数`run.m`即可开始实验。输入为包含scRNA-Seq表达数据的data.m文件，输出则保存在名为results.txt的结果文档里。 此外，该项目实现了一种称为FINCH（第一个整数邻居聚类层次）算法的方法，并提供了相应的Matlab代码。使用方法如下： ```matlab [c, num_clust] = FINCH(data, initial_rank, verbose); ``` 其中`data`为数据矩阵，每一行代表一个特征向量；`initial_rank`是一个可选的Nx1索引向量，用于指定初始邻居信息（传递空[]则自动计算）；参数`verbose`控制是否输出详细过程信息。该函数返回值包括： - `c`: NxP矩阵，每个列向量表示不同聚类结果中的簇标签； - `num_clust`: 显示的聚类数量。 以上为项目的概述与使用说明。
  • 心脏疾病分类检测及MATLAB代码示例.zip
    优质
    本资源提供了一套详细的心脏疾病分类方法及其在MATLAB中的实现代码。包含了多种常见心脏疾病的诊断指标和算法模型，适用于科研与教学用途。 版本：matlab2019a 领域：分类 内容：基于多核SVM、SVM、KNN、RAND、NN、BOOST、BAG等多种算法实现心脏病分类检测，附有MATLAB代码供参考。 适合人群：本科及硕士等教研学习使用。
  • 基于NSCT的乳腺X线微钙化增强算法-MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSCT）的乳腺X线图像中微钙化点增强的新算法，并通过MATLAB软件实现了该方法。 文件包括：procesaM.m、procesaM.fig 和 3 个带有微钙化的图像。工作需要先安装 NSCT 工具箱，在 MATLAB Central 上可以找到该工具箱。主函数位于 procesaM.m 文件中，可以直接粘贴到其他代码中使用。
  • DFT的Matlab源代码-基于机器学习的钙钛矿材料光电性质研究...
    优质
    本项目使用MATLAB编写DFT计算程序，结合机器学习算法，旨在深入探究钙钛矿材料的光电特性，为新型太阳能电池材料的研发提供理论支持。 该软件是在我的硕士研究期间开发的，它允许用户通过KernelRidge回归进行VNL-ATK2017密度泛函理论（DFT）计算的端到端分析。这项工作已发表，并可以引用如下：Stanley,J.C.,Mayr,F.andGagliardi,A.(2020),MachineLearningStabilityandBandgapsofLead‐FreePerovskitesforPhotovoltaics.Adv.TheorySimul.,3:1900178.doi:10.1002/adts.201900178。 该软件包括几个关键模块，用于构建晶体、运行预测和自动创建VNL作业脚本。此外，它包含了使用VNL-ATK2017进行的300多项关于钙钛矿成分混合物的DFT计算数据。我们利用这些数据训练机器学习算法，并引入了一种新的特性密度分布函数（PDDF），用于根据基本集对局部原子环境编码原子性质。这使我们可以找到一种通用算法，来预测关键材料性能，如带隙和地层能。该软件包含多个模块，帮助研究人员从头开始构建钙钛矿结构并进行相关分析。
  • 心脏疾病检测：用于诊断心脏病的网页应用
    优质
    本网页应用专为心脏病诊断设计，通过分析用户输入的症状和健康数据，提供初步评估结果，并建议进一步就医检查，助力早期发现心脏问题。 心脏病检测Web应用程序的存储库包含了该项目的所有代码文件。这是一个部署在Web上的机器学习项目。 **目的：** 该项目旨在开发一个能够根据给定医学报告数据预测患者是否患有心脏病的机器学习模型。 **编程语言与技术栈：** - 编程语言: Python3 - 库和工具: Sklearn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn等。 - Web框架: Flask (Python) - 部署平台: Heroku **使用技能：** 包括但不限于编程、数据分析、机器学习算法知识、数据结构及算法知识，以及Web开发能力。 **存储库文件介绍：** 1. **heart.csv**: 该数据集是从UCI机器学习资源库获取的。 2. **model.py**: 包含用于构建和训练心脏病预测模型的主要代码。 3. **knn_model.py**: 在可用的数据集中使用KNN算法进行训练，并保存为ML模型文件。 4. **app.py**: 负责开发Web应用程序，使用户可以通过网页界面与机器学习模型交互。