[Matlab]读取电池老化数据集，并根据论文提取相应特征。
电池健康状态(SOH)预测是电池管理系统(BMS)的重要组成部分，能够有效提高电池使用效率和安全性。长短时记忆神经网络(LSTM)以其独特的记忆机制，能够有效处理时间序列数据，在电池SOH预测领域展现出巨大潜力。本文以B0005和B0006数据集为例，探讨基于LSTM的电池SOH预测方法，并对模型构建、训练和评估等环节进行详细分析。1. 引言随着电动汽车、储能系统等领域的发展，对电池健康状态的监测
综上所述，基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测是一种强大的数据分析方法，能够实现数据降维和预测分析的双重目标。首先，我们需要对数据集进行主成分分析。贡献率越高的主成分，表示其对原始数据的解释能力越强，因此在降维过程中选择贡献率较高的主成分是比较合理的。基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测是一种常用的数据分析方法，通过将PCA和BP神经网络相结合，可以实现对数据集的降维和预测分析。BP神
matlab使用自己的数据集做图像数据的回归问题1最近需要做相同的任务，matlab官网给出的针对数字旋转训练神经网络的例子针对回归训练卷积神经网络 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国链接: link.其中，构建数据集直接调用了digitTrain4DArrayData，但没有详细给出这个数据集的构造过程。通过查阅trainNetwork函数，发现针对图像
UCI数据集# 常用的聚类数据集（uci数据集）.txtmatlab使用40组UCI数据集的程序，及uci数据集的属性与类别%uci数据集%IRIS data 3类，3维load iris.txtdata1= iris(:,1:3);figure(1)plot(data1,'*');data=data1;%Seed data3类7维load seeds.txtdata4=seeds(:,1:7);
TUM RGBD数据集工具及使用1.工具工具下载地址：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools•add_pointclouds_to_bagfile.py 给bag中加入点云topic•associate.py 生成depth 和 rgb的匹配信息•evaluate_ate.py 绝对误差评估，常用•evaluate_rpe
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/368073953https://blog.csdn.net/u014028070/article/details/75171108训练集效果好，但是测试集预测效果差，为什么？除了模型过拟合训练集的可能，还有可能是训练集和测试集分布不一致。KDE (核密度估计)分布图可以用于对比训练集和测试集的分布，在matlab中利用其自带的核密度
我提取了数据集中的一些简单的健康特征因子和SOH值，有恒流充电时间，恒流放电时间，等压降时间，等压升时间特征，恒压充电时间，恒压放电时间特征因子，恒流充电时间占总充电时间的比例，充电过程电流-时间所包围的面积，恒流充电电流和时间包围的面积，放电时的最大温度等。三个数据集价格都不同。也支持指定算法，可以改进算法，改进方法包括混沌映射，自适应权重因子，指数权重，levy学习，黄金策略，拉丁超立方等等。
数据集共包含16列，包括ChargingsessionID、UserID、ChargerID、ChargerCompany、Location、ChargerType、ChargerCapacity、ChargerCDC、StartDay、StartTime、EndDay、EndTime、SrartDatetime、EndDatetime、Duration和Demand，行数对应于独立会话的数量，包
观测台站：中国2400余全国国家级台站（基本、基准和一般站）的逐日观测数据。区域范围：69.75°E–140.25°E，14.75°N–55.25°N。要素：平均气温、降水量、最高气温、最低气温、平均风速、相对湿度、蒸发。格点数： 283（东西方向）×163（南北方向）Pre，降水量（单位：mm/d）Evp，蒸发量（单位：mm/d）Win，平均风速（单位：m/s）Tmin， 日最低气温（单位：°C
Acoustic Scene Recognition Using Late FusionThis example shows how to create a multi-model late fusion system for acoustic scene recognition. The example trains a convolutional neural network (CNN) us
全球变化背景下，极端天气和气候事件频发，为了统一不同国家和地区对极端气候事件的定义，世界气象组织（WMO）成立了气候变化检测和指数专家组 (ETCCDI)，其给出了 27 个具有代表性的极端气温和降水指数，用于规范全球极端气候事件的研究。数据集存储为.nc（Netcdf）格式，由29个数据文件组成，数据量为1.43 GB（压缩为1个文件，353 MB）。作者利用中国国家级地面气象站基本气象要素日值
基于LIDC数据库或者LUNNA提取出来的都可以，或者结节的数据集也可以（良性和恶性分开）私信或者微信联系：xxg16122425
农业遥感，土壤，大气，R，Python~~~
国家地表水水质自动监测站的站房用地、站房建设或租赁、采水构筑物及采排水管路、水电供应、安全保障、视频监控、网络通讯和出入站房等日常运行所必需的基础条件保障工作，由地方生态环境部门负责。2.监测项目监测项目为国家水质自动监测站配备的监测指标，主要包括五参数(水温、pH、溶解氧、电导率和浊度)、氨氮、高锰酸盐指数、总氮、总磷，部分水站增测总有机碳、叶绿素a、藻密度、VOCs、生物毒性、粪大肠菌群和重金
人工神经网络ANN肺癌检测与分割（含数据集）完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
彭守璋.中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2022）.国家青藏高原科学数据中心,10.11888/Meteoro.tpdc.270961[PENG Shouzhang.1-km monthly mean temperature dataset for china (1901-2022).National Tibetan Plateau / Third Pole Environment
航空发动机是飞机的核心部件，其稳定运行是飞机安全飞行的保证。在双旋翼航空发动机中，飞机是至关重要的承载部件，其运行环境恶劣，极易发生故障，造成严重事故。因此，建立飞机滚动，开展航空发动机故障诊断研究，有助于及时识别飞机滚动轴承早期轻微故障特征，避免事故发生。相应的数据集在机械装备的故障诊断、健康监测和异常检测领域至关重要。本期分享一个来自哈工大发布的飞机滚动。该数据集的详细信息可以已发表的论文中获
脑电信号（EEG）是一种反映大脑电活动的非侵入性测量方法。EEG 信号包含丰富的生理信息，可用于各种临床和研究应用，例如癫痫诊断、睡眠监测和脑机接口。本文提出了一种基于傅里叶变换和带通滤波器的 EEG 目标识别方法。该方法通过傅里叶变换提取 EEG 信号的频谱特征，并利用带通滤波器滤除噪声和干扰。实验结果表明，该方法能够有效识别 EEG 信号中的目标事件，并具有较高的准确性和鲁棒性。引言脑电信号（
脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs) 作为第三代神经网络，因其更接近生物神经元的运作方式，并且具有固有的时空信息处理能力，近年来受到了广泛关注。与传统的人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANNs) 不同，SNNs利用脉冲，而非连续激活值，进行神经元间的通信，从而能够模拟大脑的动态特性，例如时间编码和事件驱动处理。然而，S
医学图像融合技术在医学诊断和治疗中具有重要意义。本文提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）和脉冲神经网络（PCNN）的灰色医学图像融合新方法。该方法首先利用NSST对源图像进行多尺度分解，提取不同尺度的图像特征。然后，将提取的特征输入到PCNN中进行脉冲神经处理，增强图像的边缘和纹理信息。最后，将处理后的特征重构为融合图像。实验结果表明，该方法在主观视觉效果和客观评价指标方面都优于传统的融合
近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而，深度学习模型通常需要大量的数据进行训练，而现实生活中很多任务的数据量不足，限制了深度学习技术的应用。为了解决这一问题，数据生成技术应运而生，其中基于SNN浅层神经网络的数据生成方法因其效率高、可解释性强等优点而备受关注。SNN (Spiking Neural Network，脉冲神经网络) 是一种模拟生物神经元工作机制的神经
典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种用于探索两组变量之间相关性的多元统计方法。它的核心目标是找到两组变量的线性组合，使得这些组合之间的相关性最大化，从而揭示两组变量之间的潜在联系。在BCI脑机接口领域，SSVEP稳态视觉诱发电位中，经常使用的一种方法。参考使用《多元统计分析（第5版）》何晓群教材内容学习理解。所以如下图可知，知晓理论求解的步骤后
大脑是生物体内结构和功能最复杂的组 织，人类脑计划（Human Brain Project, HBP）的提出就是要对全世界的神经信息学数据库建立共同的标准，多学科整合分析大量数据，加速人类对脑的认识。对神经元特性的认识，最基本问题是神经元的分类。在研究过程中，人们发现不同神经元的结构对于它的作用是有决定性意义的，如下图所示：长柄草靶形状的神经元以及簇状神经元对于不同的输入反应不同，唯一的原因就是它
传统的典型相关分析（CCA）方法在SSVEP信号识别中取得了一定成效，但容易受到自发脑电活动的干扰，且未充分利用相位信息。为此，研究者提出了TRCA方法，通过最大化任务期间神经影像数据的可重复性，提取任务相关成分，增强信号的信噪比（SNR），抑制背景脑电噪声。任务相关成分分析（Task-Related Component Analysis, TRCA） 是一种用于脑电信号（EEG）处理的多变量分析
脑电信号 (Electroencephalogram, EEG) 是一种非侵入性的神经生理记录，反映了大脑皮层神经元群体活动产生的电位变化。由于其高时间分辨率和相对低廉的成本，脑电信号在神经科学研究、临床诊断以及脑机接口 (Brain-Computer Interface, BCI) 等领域得到了广泛应用。然而，脑电信号具有非线性、非平稳、噪声大等特点，直接分析原始信号往往难以提取有效信息。因此，
itCCA最开始用于C-VEP(code modulated VEP)信号的解码，这种信号的特征难以用正余弦波去描述，但确实存在稳定的类间差异性和类内统一性。因此基于正余弦信号的标准CCA算法，不适用于该情况。C-VEP（Code Modulated Visual Evoked Potential，编码调制视觉诱发电位）信号是一种通过编码调制技术生成的视觉诱发电位（VEP）。VEP是神经生理学中用
计算机-人工智能-脑网络与类脑智能
数字孪生脑作为近年来脑科学研究的热点领域，旨在通过构建逼真的数字模型来模拟大脑的结构和功能，为疾病诊断、治疗和脑机接口等应用提供新的思路和工具。而脑网络模型作为多种构建数字孪生脑的技术路径之一，凭借其独特的优势，在模拟全脑大尺度神经动力学方面发挥着重要作用。
脑机接口：matlab assertmex函数,matlab安装psychtool报错：运行AssertOpenGL时matlab的psychtoolbox无法检测到屏幕mexfile
脉冲神经网络之Tempotron代码示例 上一篇从原理的角度大致介绍了脉冲神经网络的神经元模型以及Tempotron监督学习方法，这一章记录了Tempotron的代码实现。这..
计算机与人工智能-脑科学与类脑智能-磁共振功能成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）
来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_60a751620101gkja.html在脑科学中，通常采用重复测量的方式来开展研究。也就是设计不同的任务，让同一个被试都做一遍，来找出差异。这样做不仅是为了节约经费(想想如果4个条件，每个条件找20人，就得给出80人的被试费！)，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚...
使用matlab完成对鸢尾花数据集的特征选择、主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）、线性判别分析（LDA）的若干处理
以下是数据集的详细信息：视频总帧数：4357 边界框总数：21941 带遮罩的盒子 (MW)：8306 不带遮罩的盒子 (NM)：13635 图像帧：此文件夹包含 4357 个视频帧 (.png)。从监控录像中对有面具和无面具的人脸进行分类是最困难的任务之一，数据集SF-MASK来解决这些问题，该数据集适用于小尺寸人脸、部分隐藏的人脸、各种人脸方向和各种面具类型等。戴口罩的人脸图像为3725张，不
目标追踪 目标框提取人体骨架识别 人体的步态研究基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征进行了步态周期的检测，还有检测了步态角度将原始的数据进行仿真，得到可目标框对目标框进行研究和追踪，得到了其对应的中心x,y,w,h的坐标变换，并且进行了描述和周期计算，可以通过上述的特征，得到每个人步态的不同，进而可以确定不同人的身份代表了不同人的角度还有实
转载于https://blog.csdn.net/qq_44207723/article/details/107711789近两年，生命科学及医疗相关的研究逐渐得到了投资界的认可。脑机接口、康复机器人、手术机器人、智能假肢等相关技术蓬勃发展，创业公司也逐渐增多，未来10年整个行业必然会有较大的变革。 表面肌电信号（sEMG）因为可以反应人的运动意图，且和肌力大小相关，所以在康复机器人应用中举
运行main.m文件一键出图超级简单实现平台：Matlab，中文注释非常清晰，非常适合新手小白上手。程序均以调试好，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
时间序列数据广泛存在于各个领域，例如气象学、环境监测、金融市场等。然而，实际采集到的时间序列数据往往包含噪声、异常值、缺失值等问题，这些问题会严重影响后续的数据分析和建模。因此，对时间序列数据进行预处理至关重要。谐波分析法作为一种强大的时间序列分析工具，能够有效地提取数据中的周期性信息，并以此为基础进行异常值去除、数据平滑、缺失值插值以及数据压缩。本文将重点探讨HANTS (Harmonic An
基于MATLAB实现了K-Means算法和SVM算法，并将其应用于鸢尾花数据集上。通过实验验证，K-Means算法能够有效地对鸢尾花数据集进行聚类，并得到较好的聚类结果。然而，K-Means算法仍存在一些局限性，未来可以进一步探索如何改进算法以提高聚类的准确性和稳定性。同时，也可以尝试将K-Means算法与其他聚类算法进行结合，以充分利用各种算法的优势，提高聚类的性能。通过对鸢尾花数据集的数据探索
下载完成后会得到一个包含4个文件的压缩包，我们主要对iris.data进行处理。整理好的Iris数据集。
该数据集是由 5 个健康人和 5 个癫痫患者的脑电数据构成的，共包含有 5 个数据子集，分别是 F、S、N、Z、O。数据描述如表 2。波恩数据集为单通道数据集，其中每个子数据集都包含100个数据片段，每个数据片段的时间长度为23.6秒，数据点为 4097个。信号的分辨率为12位,采样频率为173.61Hz。 每一个子集包含100个长度为23.6秒，采样频率173.61Hz的单通道EEG。这些
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