正交部分定向相干性：EEG 通道间时变交互的测量——基于头皮 EEG 的定向连接分析(matlab实现)-ITADN社区

正交部分定向相干性：EEG 通道间时变交互的测量——基于头皮 EEG 的定向连接分析(matlab实现)

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本研究探讨了利用Matlab工具测量脑电图（EEG）通道间的正交部分定向相干性，以评估其在捕捉头皮EEG信号中时间变化互动的有效性和精确度。通过定向连接分析揭示大脑不同区域间的信息流方向与强度，为理解神经网络的动态交互提供新视角。该软件包实现了所提出的EEG连接方法，如下所示：A. Omidvarnia、G. Azemi、B. Boashash、JO Toole、P. Colditz 和 S. Vanhatalo，“测量头皮 EEG 信号中随时间变化的信息流：正交部分定向连贯性”，IEEE 生物医学工程汇刊，2013年。该包使用以下外部工具箱： 1. ARFIT工具箱 2. BioSig工具箱 BioSig工具箱对这项工作很有帮助。

时变EEG连通性的时频分析：此MATLAB工具包用于对模拟数据及EEG样本进行时变EEG连通性研究。

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这款MATLAB工具包专为研究时变EEG连通性设计，适用于模拟数据和真实EEG样本的时频分析，助力神经科学领域的深入探索。该软件包用于对从EEGLAB工具箱获得的模拟数据及EEG样本执行时间变化连通性分析。两种时频方法（短时方法以及自适应AR建模）已被应用于提取基础信号中的定向相干(PDC)和定向传递函数(DTF)的时间变化部分。所有脚本都易于使用，因为它们包含了大量的注释信息。该包与以下参考文献相关联：A. Omidvarnia、M. Mesbah、JM OToole等人，“新生儿EEG中随时间变化的皮质神经连接分析——时频方法”，在2011年第七届国际系统及信号处理应用研讨会(WOSSPA)上发表，第179-182页。该论文可在IEEEXplore平台上找到。如果您发现此代码对您的研究工作有帮助，请引用上述参考文献。

asympPDC-master_部分相干与相干分析及偏相干和偏定向相干的Matlab代码

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asympPDC-master 是一个包含用于分析部分相干、相干以及偏相干和偏定向相干性的 MATLAB 代码库，适用于信号处理和物理学研究。偏定向相干算法的MATLAB程序可以用于分析部分定向相干以及研究信号之间的因果关系。这段文字描述了如何利用特定算法进行信号处理与相关性分析。

摄影测量学中的前方交会、后方交会、相对定向与绝对定向

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本课程聚焦摄影测量学核心概念，深入解析前方交会、后方交会、相对定向及绝对定向技术原理与应用，旨在提升学员空间数据获取与处理能力。摄影测量学是一门结合了光学、几何学与计算机科学的学科，主要研究如何从多视角图像中获取物体的三维信息。本段落将深入探讨四个关键概念：前方交会、后方交会、相对定向以及绝对定向。 1. 前方交会：前方交会在摄影测量中是一个基本方法，主要用于确定地面点的位置。它基于已知的相机位置（即外方位元素）和图像上的特征点，通过解算几何方程来获取这些特征点在地面上的实际坐标。具体步骤包括：选择若干个同名点作为参考，在利用相机内定向参数与外方位信息构建几何模型后，计算出该些点的真实地面坐标。 2. 后方交会：相反于前方交会，后方交会在已知的地面控制点基础上反向求解这些点在图像上的投影位置。这一过程常用于校正摄影机内外定向参数或验证地面控制点精度。通过比较实际观测到的像点与计算出的理想坐标差异，可以调整优化定向参数，提高测量准确性。 3. 相对定向：相对定位于摄影测量中是指确定两张或多张重叠图像之间关系的过程。它涉及确定相机中心之间的相对位置和姿态信息以消除由相机运动导致的影像变形问题。这一过程通常包括水平偏移、垂直偏移及旋转角度等参数计算，确保同一地物在不同影像上的投影能够正确匹配起来。 4. 绝对定向：绝对定位于将经过相对定位后的图像与大地坐标系进行关联的过程，目的是获取相机精确的外方位元素（即摄影中心位置和姿态信息）。这一步骤通常需要借助地面控制点的数据，并通过最小二乘法等优化算法求解最佳的外方位参数值，从而确保影像中的各点能够在三维空间中准确地定位。在实践操作过程中，这些步骤通常是相互关联且递进进行。前方交会与后方交会在实际应用中较为常用；而相对定向和绝对定向则为实现精准摄影测量提供了必要的几何基础条件。掌握以上概念和技术对于开展精确的摄影测量工作至关重要，并能广泛应用于地形测绘、遥感监测及影视特效制作等多个领域。

基于MATLAB的连续相对定向

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本研究探讨了在MATLAB环境下实现连续相对定向技术的方法与应用，通过优化算法提高图像匹配精度和稳定性。连续法相对定向程序可以使用MATLAB编写。

时频相干性：计算两信号向量间的复数时频相干性-MATLAB开发

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本项目提供了一种计算方法，用于测量两个信号向量之间的复数时频相干性。基于MATLAB实现，适用于研究和分析信号处理中的时间频率特性。使用向量X和Y的傅立叶分解来估计复相干系数有三个函数：tfcohf、tfcohf2 和 tfcohf3。这三个函数的主要区别在于它们平滑交叉谱和自谱的方式不同。 - **tfcohf** 函数采用相同的平滑内核对自动光谱（整体平均光谱）及交叉频谱进行处理。 - **tfcohf2** 仅针对自动光谱执行平滑操作，而未改变交叉频谱的处理方式。 - **tfcohf3** 则使用不同的平滑内核来分别处理自动和交叉频谱。采用相同的平滑算子（如在 tfcohf 中）被认为是黄金标准，并且该估计量被限制在 [0,1] 范围之内。相比之下，当使用不一致的平滑运算符时（例如tfcohf2 和 tfcohf3），虽然估计值可能超出[0, 1]范围，但它们仍有可能对特定分析目的非常有用。高斯平滑内核可以是一维或二维形式：一维用于时间域处理，而二维则同时考虑时间和频谱的双重维度。这些函数的设计与信号处理工具箱中的相关功能类似，并且适用于多种类型的信号数据。

干涉仪定向测量

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干涉仪定向测量是一种利用光波干涉原理进行高精度角度测量的技术。通过分析光线干涉图案的变化，可以精确测定物体的角度位置和旋转情况，在航空航天、精密机械等领域有着广泛应用。干涉仪测向技术以其高精度和快速响应的特点，在无源探测定位系统中得到广泛应用。传统方法依赖于短基线确保无模糊的测量范围，并通过长基线保证精确度，同时采用整数阶基线比。然而，这种方法在宽带应用条件下难以实现，且对天线阵列安装位置非常敏感。本课题研究了分数阶干涉仪测向算法的应用，旨在满足宽带、高精度和无模糊性要求的同时进行优化，并探讨不同分数比率以及相位测量误差如何影响测向的精确度。通过仿真验证这些因素的影响效果是该研究的重要组成部分。

EEG-癫痫诊断：基于14通道5分钟EEG数据的癫痫检测源码

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本项目提供一套基于短时（约5分钟）14通道EEG信号的数据集训练模型，以实现自动化的癫痫检测。源代码开放，便于研究与应用开发。脑电癫痫诊断R代码可以训练一个分类器来区分14个通道的EEG数据中的癫痫患者和对照组。请查看“演示”文件夹以了解如何使用该代码。“man”文件夹中包含了所有功能的文档，并将被编译为pdf（尚未完成）。

关于多通道时间序列的自适应定向传递函数（ADTF）分析

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本文介绍了一种创新性的信号处理方法——自适应定向传递函数(ADTF)，专门针对多通道时间序列数据进行高效的定向分析和处理，为复杂信号环境下的精准信息提取提供了强有力的技术支持。对多通道时间序列进行自适应定向传递函数分析。该方法使用自适应MVAR模型（MVAAR）来执行DTF分析。在每个时间点上，MVAAR模型生成一个更新的系数矩阵，并将其用于计算DTF值。输出形式为gamma2_集(a, b, c, d)，其中a表示时间点，b表示信道，c表示源通道，d表示频率值索引。

基于MATLAB的交通流量分析

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本项目运用MATLAB软件对实时交通数据进行采集、处理与可视化展示，通过建立模型预测交通流量变化趋势，旨在优化城市交通管理策略。用MATLAB编写的基于元胞自动机思想的交通流模型。

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