Matlab代码对ExoMuscleInteraction的影响：模拟外骨骼对神经肌肉状态的关联。

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简介：
该项目旨在模拟并优化外骨骼辅助扭矩对日常生活活动中肌肉动力学产生的具体影响。为了实现这一目标，需要借助多个软件包才能成功运行程序，该程序建立在基于缩放的OpenSim模型以及先进的逆运动学解决方案之上。OpenSimMATLAB接口则被用于生成解决最佳控制问题的输入数据，而提供逆动力学解决方案并非必需。为此，建议安装OpenSim并配置OpenSimMATLAB接口（包括OpenSim和OpenSimAPI）。GPOPS-II软件可用于通过直接配置方案（[此处应包含相关信息]）来解决这些最佳控制问题。所有注册用户均可获得30天的一次性试用许可证。请注意，我们目前正在逐步迁移到Casadi，Casadi是一个开源工具，专门用于非线性优化和算法微分计算。ADiGator工具包则用于在Casadi版本中实现自动微分功能。Matlab代码被应用于解决肌肉冗余问题，同时Matlab代码也用于精确计算代谢能的消耗量。例如，在AFO优化示例中，踝足外骨骼的致动曲线被精心调整以最大限度地减少步行过程中的代谢能量消耗。致动约束的实现基于Zhang2017的研究成果，并与采用在环优化方法确定的最佳轮廓进行对比分析（Zhang2017：）。此外，跟腱僵硬现象会对能量消耗以及最佳骨骼运动产生显著影响。

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Matlab代码分析-ExoMuscleInteraction：探究外骨骼对外周神经肌肉系统状态的影响

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ExoMuscleInteraction项目利用Matlab进行数据分析，旨在研究外骨骼设备如何影响人体外周神经肌肉系统的活动与性能。该项目的目标是模拟并优化外骨骼辅助扭矩对日常活动过程中肌肉动力学的影响。为了运行程序，需要安装几个软件包，包括基于缩放的OpenSim模型以及逆运动学解决方案。使用OpenSimMATLAB接口生成最佳控制问题所需的输入（提供逆动力学解则是可选的）。此外，GPOPS-II用于解决最优控制问题，并通过直接配置方法实现。所有注册用户均可获得30天的一次性试用许可证。目前我们正在从OpenSim过渡到Casadi，这是一个开源工具，适用于非线性优化和算法微分。在使用Casadi版本时需要自动区分功能的支持，可以利用ADiGator来提供这一支持。此外，项目还包括了用于解决肌肉冗余的Matlab代码以及计算代谢能消耗的代码示例。在一个具体例子中，踝足外骨骼（AFO）的致动曲线被优化以最小化步行过程中的代谢能量消耗。致动约束基于Zhang2017的研究实现，并与使用环内方法确定的最佳轮廓进行比较。此外还研究了跟腱刚度对能耗和最佳骨运动的影响。

Matlab分时代码-MuscleParamOptimizer：针对肌肉骨骼模型中的肌肉肌腱参数进行优化的脚本与模型

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MuscleParamOptimizer是一款基于Matlab开发的分时代码工具，专门用于优化肌肉骨骼模型中肌肉和肌腱的参数。通过精确调整这些关键组件的属性，该工具能够提高生物力学研究和运动模拟的准确性和效率。根据Zajac（1989）的研究，本存储库包含一个MATLAB包，该包实现了一种算法，用于优化由三维力-长度-速度曲线定义的Hill型肌肉模型参数。此算法具有通用性，但具体实现是为生物力学分析软件中的肌肉骨骼模型设计的。此外，该存储库可用作以下文献的辅助材料： @article{modenese2016estimation, title={Estimation of musculotendon parameters for scaled and subject specific musculoskeletal models using an optimization technique}, author={Modenese, Luca and Ceseracciu, Elena and Reggiani, Monica and Lloyd, David G}, journal={Journal of biomechanics}, volume={49}, number={2}, pages={141}

肌肉骨骼医学影像数据集MURA (MURA dataset)

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MURA数据集是一套专门针对肌肉骨骼系统的医学影像资料库，旨在促进医疗影像领域的自动诊断研究与算法开发。 MURA数据集由斯坦福机器学习工作组提供。该数据集中包含《Dataset Research Use Agreement.pdf》文件。

OSIM-RL：配备肌肉骨骼模型的强化学习平台

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OSIM-RL是一个创新性强化学习平台，它整合了详细的肌肉骨骼人体模拟技术。这个工具旨在为研究者和开发者提供一个高度精确且灵活的环境来探索人机交互的新领域。 NeurIPS 2019：学习移动-到处走走该存储库包含参加NeurIPS 2019挑战赛所需的软件：学习移动-到处走走。您需要为一个生理上合理的3D人体模型开发控制器，使其能够以最小的努力遵循速度指令行走或奔跑。为此任务，你将获得一个人体肌肉骨骼模型和基于物理的仿真环境OpenSim。挑战包括三个赛道： 1. 最棒的表现 2. 新型ML解决方案 3. 新颖的生物力学解决方案每个轨道都将奖励获胜者。与NIPS 2017相比的新功能：学习跑步？我们根据前一届比赛的意见进行了改进，具体如下： - 可以使用实验数据来加速学习过程。 - 发布了第三个维度（模型可以横向倾斜）。 - 增加了一条假肢轨道，旨在解决在获得假肢后行走方式变化的医学难题。这将有助于加快设计、制作原型或调整假肢的速度。入门指南为了运行我们的仿真，您需要安装Anaconda环境。

MATLAB代码对OSIRIS_Model的影响：OSIRIS生态系统模型

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本研究探讨了MATLAB代码优化与调整如何影响OSIRIS生态系统的模拟效果。通过对比分析，揭示了改进措施对模型准确性和效率的具体提升作用。 OSIRIS_ModelOSIRIS海洋生态系统模型旨在快速且简单地运行，并能够同时模拟多种压力源对海洋生态系统的相互影响。通过使用拉丁超立方体采样工具来运行多个模型变体，可以量化结果的不确定性。该模型由Richard Bailey用Matlab版本R2019b编写，可在MacOS、Windows和Linux操作系统上运行。快速开始指南：下载所有文件夹和文件后，在Matlab中打开并运行“OSIRIS_v1_0_0_0.m”。在“OSIRIS_v1_0_0.m”代码中有4个可选参数（Prefix, n_LHS, plot_network, plot_timeseries），这些参数的详细信息可在该脚本中的注释内找到。下载后的模型默认设置为运行30年，并执行2次模型变体（n_LHS=2）。第一个LHS运行始终使用中心参数值，没有不确定性；所有其他模型运行都基于在不确定范围内采样的参数进行。当n_LHS大于1时会绘制时间序列图。如果希望立即查看无不确定性影响的结果，请将n_LHS设置为1。

MURA-X射线分类：利用MURA数据集对带有肌肉骨骼问题的X射线影像进行归类

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本项目运用深度学习技术，基于MURA数据集分析与识别含有肌肉骨骼异常的X光片，并对其进行精准分类。旨在提升医学图像诊断效率和准确性。在使用MURA数据集对具有骨骼肌肉疾病的X射线图像进行异常分类的研究中，应用了OpenCV的图像预处理技术以及图像增强方法，并训练了逻辑回归、带有RBF核的支持向量机（SVM）、装袋和梯度提升等模型。这些方法达到了55%的精度水平。通过采用数据增强技术和训练卷积神经网络（CNN）模型，进一步扩大了训练数据集的规模，从而将测试准确性提高到了60%。

Matlab代码对64-QAM分类的影响-光通信中的神经网络应用

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本研究探讨了在光通信中使用MATLAB编写的神经网络算法来分类64-QAM信号的效果，分析其性能和优化潜力。该项目概述了用于处理光通信信道中存在的干扰的机器学习（ML）方法，并着重于正交幅度调制（QAM）方案的应用。项目通过将符号信号流视为分类问题，创建了一种能够预测每个符号类别的自主神经网络（ANN）。此外，它还提供了可能的研究策略以提高预测的成功率和准确性。在验证过程中，模型的得分仅为0.89，这低于预期效果。因为在光通信领域中，精度低于99%的分类器通常不被接受。项目团队假设信号流中的其他符号可能会对正在分类的当前符号产生影响，并认为这种影响可能是部分无效或权重较小的。因此可能还有其它信息来源在更显著地影响当前符号类别，ANN模型需要考虑这些因素以提升预测准确度。项目的存储库结构如下： - docs：包含进行分析和相应演示的相关论文。 - results：存放程序运行结果数据文件。 - src：存放使用Matlab编写的源代码文件。项目由Filipe Pires 和João Al共同完成。

Magica Cloth 1.9.5 动态骨骼，布料模拟

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Magica Cloth 1.9.5是一款强大的3D动画软件插件，专为动态骨骼和布料模拟设计，帮助艺术家实现更加逼真的衣物运动效果。 Unity 上有一款非常优秀的动态骨骼和布料模拟插件，使用该插件需要导入Burst和Jobs插件。官方文档提供了详细的安装指南。

Matlab代码对Nelson-Siegel模型的影响-Nelson-Siegel-model-master

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本项目探讨了Matlab环境下Nelson-Siegel模型的应用与优化，通过调整参数和算法实现债券收益率曲线的精确拟合。代码位于Nelson-Siegel-model-master仓库中。 MATLAB代码对我的本科论文产生了影响：分析中国国债收益率曲线的特征及与宏观经济变量的关系。摘要：国债收益率曲线描述了不同期限国债之间的利率关系及其相互作用，在有效的金融市场中，该曲线蕴含着丰富的经济信息，并具有重要的微观和宏观意义。本段落通过Nelson-Siegel-Svensson模型估算中美两国国债收益率曲线结构，并用三维图进行展示。对比美国的数据统计结果发现：中国银行间债券市场短期利率波动较大且离散；而中期与长期的利差则明显小于美国。随后，我们进行了主成分分析（PCA），结果显示水平因子、斜率因子和曲率因子是影响收益率曲线特征的主要因素，并进一步探讨了这些主要成分与宏观经济变量之间的关系。其中，水平因子包含了通货膨胀的信息，斜率因子反映了市场参与者的信心及预期变化；而债券市场的利率发现作用比货币供给对货币政策的响应速度更快。最后，在分析中我们识别出国债收益率曲线的关键特征并得出结论：只有通过丰富债券品种、激发债券市场活力的方式才能使该市场进一步发挥其在利率发现中的重要作用。此外，论文细节部分还包含了一些MATLAB代码的相关工作内容。