数据融合matlab代码考虑融合倒频谱特征的加性和卷积失真的心音异常检测 我们建议使用Mel-FerequencyCepstral系数（MFCC）及其变体的融合作为2D残留神经网络体系结构的输入，以同时解决通道和加性噪声失真的问题。 听诊器的参数模型 多个倒谱特性 银行 日志库 mfcc_26 mfcc_13 fbank_log-fbank fbank_mfcc_13 log-fbank_mfcc_13 fbank_log-fbank_mfcc_13 mfcc_13_d mfcc_13_dd 拟议建筑模型 实验结果 多次培训的验证分数 域平衡培训（DBT）的后果 要求 的Python 3.8.5 Matlab 2017b 安装 git clone https://github.com/FarhatBuet14/CepsNET.git cd CepsNET/codes pip install -r requirements.txt 怎么跑 *数据准备 首先从这里下载数据文件夹将（不包括在提供的数据文件夹中）放置在data / physionet / training文件夹内的相应文件夹中

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交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分，应用于交通流预测的方法非常多，由于实际路况的复杂性和单个.方法的局限性，现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题，采用数据融合的方法，对传感器采集的原始数据做数据预.处理，利用小波分析去除信号多余的噪声，然后利用AＲIMA 模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模，得出两者.各自的预测结果后，找出最佳权值对两种模型的结果进行加权，得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明，该组合模型.改善了单个预测方法的短处，使得预测精度有所提高。

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数据融合matlab代码JSM_SVM_MLL 编码是针对论文“ Gao，Q.和Lim，S.，2019. Matlab的实现”。该方法用于超光谱图像分类的支持向量机和联合稀疏模型​​的概率融合。GIScience和遥感。（DOI： 10.1080 / 15481603.2019.1623003“ 为了使用该代码，请确保所有文件夹都在当前的Matlab路径中，并对本文中使用的三个数据集运行de​​mo_IP，demo_PU，demo_SA。 本文中包含的数据集可从上免费下载。 如有任何建议和评论，请将其发送给作者：。

数据融合matlab代码四足机器人 具有自主功能的低成本四足机器人 目的是开发一种低成本的四足机器人，使其具有在不规则地形上自动行驶的能力： 四足动物采用5bar-5R机制设计，使我们能够将所有执行器安装在机器人的底盘上，从而最大程度地减小了腿部的惯性矩。 碳纤维增强聚合物管用于制造该机构的连杆，以保持其轻盈。 通过使用适当的材料和其他减轻重量的技术，我们可以将机器人的重量限制为1.15千克。 对机器人的各种机械组件进行应力分析，以防止发生故障。 实施了材料优化以减轻重量并加强组件。 在开发了5bar-5R闭合链的URDF之后，ROS与机器人集成在一起。 然后，在八个执行器中的每个执行器上都设置了ROS控制器，以实现联合控制。 在仿真中，将立体相机和IMU传感器与机器人集成在一起。 扩展卡尔曼滤波用于两个传感器数据的融合，以产生非常精确的里程计。 推导了机器人的运动方程式。开发了基本控制器，以提供对脚趾的运动并在给定命令速度的情况下生成各种类型的运动。 使用基于凉亭的物理仿真器对机器人进行了测试，以验证派生的方程式，检查机器人的稳定性并测试基本控制器的效率。 查找有关机器人的更多信息。

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数据融合matlab代码LFASR-FS-GAF IEEE TPAMI 2020文件的PyTorch实施：“具有灵活采样和几何感知的融合的从粗到细的密集光场重构”。 要求 Python 3.6 PyTorch 1.3 Matlab（用于培训/测试数据生成） 数据集 我们提供用于准备训练和测试数据的MATLAB代码。 请先下载光场数据集，然后将其放入LFData相应文件夹中。 演示版 要重现本文提供的实验结果，请运行： （我们的（固定）在任务2x2→7x7下，用于合成LF数据） python test_pretrained.py --model_dir pretrained_models --save_dir results --arb_sample 0 --angular_out 7 --angular_in 2 --train_dataset HCI --test_dataset HCI --test_path ./LFData/test_HCI.h5 --psv_range 4 --psv_step 50 --input_ind 0 6 42 48 --save_img 1 --c

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