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去尖峰：此函数用于从数据中移除尖峰噪声 - MATLAB开发

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简介：
去尖峰是一款MATLAB工具，专门设计用于识别并消除数据中的尖峰噪声，增强信号处理和数据分析的准确性。 此函数用于从数据中去除尖峰噪声。该功能最初是为处理时间序列水速数据中的尖峰噪声而设计的，但也可应用于其他目的。其基本思想源自Goring 和 Nikora (2002)，他们考虑了时间序列信号的一阶和二阶导数。有关详细信息，请参阅Mori, N.、T. Suzuki 和 S. Kakuno (2007) 的论文《气泡流中声学多普勒测速仪数据的噪声》，发表于工程力学杂志，美国土木工程师学会，第133卷，第1期，页码为 122-125。

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  • 去尖峰：此函数用于从数据中移除尖峰噪声 - MATLAB开发
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    去尖峰是一款MATLAB工具，专门设计用于识别并消除数据中的尖峰噪声，增强信号处理和数据分析的准确性。 此函数用于从数据中去除尖峰噪声。该功能最初是为处理时间序列水速数据中的尖峰噪声而设计的，但也可应用于其他目的。其基本思想源自Goring 和 Nikora (2002)，他们考虑了时间序列信号的一阶和二阶导数。有关详细信息，请参阅Mori, N.、T. Suzuki 和 S. Kakuno (2007) 的论文《气泡流中声学多普勒测速仪数据的噪声》，发表于工程力学杂志，美国土木工程师学会，第133卷，第1期，页码为 122-125。
     
  • 尖峰检测函数-spike_detection(spike_data, threshold)-MATLAB开发
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    这段代码提供了一个名为spike_detection的MATLAB函数，用于从信号数据中识别并标记出超过预设阈值的峰值。通过输入信号数据和阈值参数，该函数能够有效地检测尖峰事件，并返回一个标识了所有超过设定阈值点的逻辑数组。 快速的峰值检测功能可以返回尖峰时间。
     
  • PlotRasters(SpikeTimes, start, varargin): 用于从尖峰时间矩阵生成神经元尖峰栅格图的函数 - MATLAB
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    PlotRasters是一个MATLAB函数，它接受尖峰时间数据并生成神经元活动的可视化栅格图。该工具便于分析和展示大规模神经网络中的尖峰事件模式。 此功能的主要目的是对神经尖峰序列进行目视检查。它采用尖峰时间矩阵或单元阵列作为输入，其中每个单元由尖峰时间矩阵组成。该函数的要求是尖峰时间的矩阵（ices）必须以列向量格式提供。如果所有数值都用秒表示，则此函数更具可读性；不过即使使用样本、毫秒等单位来表示尖峰时间、绘图前/后的时间和相对开始时间，实际绘制结果仍然有效。 输入参数包括： - SpikeTimes：一个nxm的矩阵或包含多个nxm矩阵的元胞数组。其中n代表总尖峰数，m代表试验次数。 - 如果SpikeTimes是一个单一矩阵，则函数假定数据来自单个通道，并且m表示试验数量。 - 若SpikeTimes为元胞数组形式，每个单元则被视为一个单独的通道。此时将创建多个栅格图作为子图，每个通道对应一张。 需要注意的是，在处理超过9个通道的数据时，请注意内存使用情况以避免问题发生。选择此选项是为了在绘制密集栅格图表时减少出现此类问题的风险。
     
  • MATLAB小波基函数代码-过完备字典：利用余弦加尖峰进行去噪
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    本项目提供了一套基于MATLAB的小波基函数代码，专注于构建过完备字典并通过结合余弦与尖峰信号实现高效的噪声去除技术。 在信号处理领域，通常将信号表示为基函数的线性组合形式（例如傅立叶变换、余弦变换或小波变换）。这些基函数与它们代表的离散信号具有相同的维度，并且传统上，用于表示一个特定长度的信号的基函数的数量等于该信号的数据点数。然而，在更一般的场景下，使用所谓的“过完备字典”来表达信号更为有效。“过完备字典”的特征在于其包含的基函数数量超过被表示信号本身的维数。 在标准或完全的基底中，一个特定信号仅有一种唯一的表示方法。而在过完备的基础上，则可能有多种不同的方式来描述同一个信号。因此，在选择最佳的基础时，我们会倾向于寻找最稀疏的一种——即使用最少的基本元素来准确表达该信号的方法。 举例来说，如果一个信号是由余弦函数的组合构成的，那么可以利用离散余弦变换（DCT）对其进行有效的稀疏表示；而如果是尖峰脉冲组成的，则在时间域内直接采用单位矩阵（也就是恒等变换）即可实现其最简单的表达形式。然而，当遇到同时包含这两种成分的情况时，在单一的基础中难以找到一种既简洁又准确的描述方式。 为了解决这个问题，我们可以构建一个新的基础集A，它是由离散余弦变换基和单位矩阵组成的联合体。这样一来，信号中的不同部分——即余弦分量与尖峰脉冲——可以分别通过各自最适宜的方式来进行稀疏表示：前者利用DCT进行处理；后者则直接在时间域内描述。 值得注意的是，在这种混合基础上寻找信号的最优稀疏表达是一个NP难问题，意味着随着数据规模的增长，找到最佳解决方案所需的时间会急剧增加。
     
  • 利用Matlab进行拉曼光谱尖峰消除
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    本研究探讨了使用MATLAB软件工具对拉曼光谱中的噪声和尖峰进行有效处理的方法，以提高数据的可靠性和准确性。 版本：matlab2019a 领域：信号处理 内容：基于Matlab实现拉曼光谱的尖峰去除 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于尖峰时间依赖的可塑性：尖峰神经网络中的变化（用MATLAB实现）
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    本研究探讨了尖峰时间依赖可塑性在尖峰神经网络中的应用，并利用MATLAB实现了相关的模拟实验，分析了不同参数对网络性能的影响。 尖峰时间依赖性可塑性的机制在突触后放电之前出现突触前尖峰时增强相关突触权重，并在突触后放电之后出现突触前尖峰时减弱相关突触权重。如果两个神经元的尖峰时间差异很小，那么这种变化对突触权重的影响最大；随着两者之间的时间差增大，影响呈指数递减的趋势。当两者的尖峰时间差距超过20毫秒时，则不会发生任何修改。 该机制建立在Song S.、Miller KD 和 Abbott LF 提出的生物学模型的基础上：“通过尖峰时间依赖性的突触可塑性进行竞争性赫布学习”，发表于Nature Neuroscience，第3卷，第9期，页码为 919-926, 年份是2000年。其基本原理在于：如果一个神经元在另一个已经开始放电之后才产生动作电位，则前者不大可能对后者有显著影响；相反地，在后一神经元即将开始活动之前就发生前一神经元的动作电位，更有可能导致后续的突触反应。 此机制的作用仅限于调整现有的连接强度，并不会创建新的或删除已有的突触联系。
     
  • 尖峰与峰值的自动检测算法(Matlab)
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    本简介介绍了一种利用Matlab开发的自动化算法，专门用于有效识别和分析数据序列中的尖峰与峰值现象。此工具对于信号处理、数据分析等领域具有重要意义。 自动识别一段信号中的尖峰，并输出尖峰的持续时间和幅值以及位置点。
     
  • 用PyTorch模拟尖峰神经网络（SNN）- Python开发
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    本项目利用Python编程语言及PyTorch深度学习框架，实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的建模与仿真。通过此实践，探索SNN在处理时间序列数据方面的优势，并优化其性能以适用于多种应用场景。 BindsNET 是一个尖峰神经网络仿真库，旨在开发用于机器学习的受生物启发的算法。它是一个 Python 软件包，利用 PyTorch 的张量功能在 CPU 或 GPU 上模拟尖峰神经网络（SNN）。该软件包作为正在进行的研究的一部分，在生物学启发的神经与动力系统（BINDS）实验室中被应用于解决机器学习和强化学习问题。
     
  • Hybrid-SNN-Conversion: 利用混合ANN-SNN转换及基于尖峰的反向传播训练尖峰网络
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    本文提出了一种名为Hybrid-SNN-Conversion的方法，结合了人工神经网络(ANN)和脉冲神经网络(SNN)的优点。通过使用混合ANN-SNN转换以及基于尖峰的反向传播技术来优化和训练尖峰网络，从而提高其性能和效率。 通过混合转换和依赖于峰值时间的反向传播来启用深度尖峰神经网络 这是与发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法包括以下两个步骤： 1. 训练ANN（ann.py） 2. 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（snn.py） 档案文件 - ann.py：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计、数据集和训练设置。 - snn.py：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 - self_models：包含已训练的人工神经网络模型和尖峰神经网络模型 - ann_script.py 和 snn_script.py：这些脚本可用于设计各种实验，创建script.sh以运行多个模型。 在某些情况下，“STDB”的激活可能在训练过程中变得不稳定。
     
  • 基于MATLAB的EEG信号尖峰与棘波自动检测算法研究_addjbh_尖峰检测；棘波检测；MATLAB；EEG
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    本文利用MATLAB平台，探讨并实现了一种针对脑电图（EEG）中尖峰和棘波的有效自动检测算法，为癫痫等疾病的早期诊断提供技术支持。 自动识别一段信号中的尖峰，并输出尖峰的持续时间和幅值以及位置点。