此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

心电图合成与分类 用于ECG合成的一维GAN和3种模型：具有跳过连接的CNN，具有LSTM的CNN和具有LSTM的CNN，以及用于ECG分类的注意力机制。 动机 心电图被心脏病专家和医学从业者广泛用于监测心脏健康。 与许多其他时间序列数据类似，手动分析ECG信号的主要问题在于难以检测和分类信号中的不同波形和形态。 对于人类而言，此任务既耗时又容易出错。 让我们尝试将机器学习应用于此任务。 数据 可用。 问题的表述： 每个信号应标记为以下类别之一（ “正常” ， “人工过早” ， “室性早搏” ， “室和正常融合” ， “起搏和正常融合” ）。 解决方案 此处提供具有研究和解决方案的代码-和此处 。 楷模 GAN结果 分类结果

cncnn-lrp 该存储库包含使用本文解释的原理来解释一维卷积神经网络（1D-CNN）的代码。解释技术在于计算各种n-gram特征的相关性，并确定足够和必要的n-gram。该项目带有一个多通道1D-CNN模型生成器，可用于生成测试模型。 依存关系： - Anaconda (python 3.6) - keras (tested on 2.2.4) - tensorflow (1.13.1) - numpy (1.16) - pandas (0.24) 该项目包含4个主要目录： data / sentiment_analysis该目录包含用于构建一维CNN模型和测试解释方法的培训和测试数据 models：此目录包含用于情感分析和回答问题的预训练的1D-CNN模型。 tokenizers：此目录包含用于各种数据集的已保存的keras标记器。分词器包含用于构建预训练模型的词汇表。 说明：

各向异性扩散是基于传热 PDE 的强大图像增强器和恢复器。 实现细节在“P. Perona 和 J. Malik, Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12(7):629-639, July 1990”和“G . Grieg、O. Kubler、R. Kikinis 和 FA Jolesz，MRI 数据的非线性各向异性过滤，IEEE 医学成像汇刊，11(2)：221-232，1992 年 6 月”。 实施该算法以对 1D、2D 和 3D 灰度信号执行。

1D、2D、3D设计

OpenSSL1-1-1d.zip WIN64 开发包

1D FFT基于CUDA的并行处理，适用于复数到实数的1D FFT

统一分发函数的MATLAB代码 Matlab 的 Wasserstein 距离代码 这是一个紧凑的 Matlab 代码，用于计算一维概率分布的 1-和 2-Wasserstein 距离。 有关 Wasserstein 距离的一般定义，请参阅 。 此实现基于以下事实：对于给定的分布u和v ，1-Wasserstein 距离可以写为 和 2-Wasserstein 距离为 这里 和 参考u和v的累积密度函数，以及由下式定义的相应伪逆累积密度函数 代码假定（与 不同） u和v是离散且均匀的概率分布。 在这种情况下，存在样本使得任何u分布的随机变量满足所有k 。 这些样本是函数的输入，让我们不失一般性地假设它们越来越排序，然后累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出 该代码已在 Matlab R2017a 中进行了测试，并针对（在 1-Wasserstein 距离的情况下）和 . 后一种代码允许计算一般的 p-Wasserstein 距离，但在计算上比所描述情况的当前代码更复杂。 一些参考 Carrillo, JA 和 G. Toscani。 “非线性扩散方程的 Wasserstein 度量和大时间

Windows操作系统环境的一维码识别软件，从串口接收RGB565 640*480分辨率的图片数据，可进行多种码型一维码识别。如果首次识别失败，会进行黑白二值化的阀值调整算法再重新识别，所以图像的码元清晰度不同，识别时间有差别。

一维CNN for CWRU