数据融合matlab代码 研究方法论大作业 姓名：彭海峰 学号：20083900210005 班级：2020级网络空间安全硕士研究生 简介： 对2019年11月1日至2020年11月1日的股票收盘价进行分析，并通过计算得到相关数据，以此绘制可视化图表。 图表中的原始数据来源来自tushare库， tushare是一个财经数据接口包，主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程。 得到了原始数据之后，在使用python进行画图之前，需要对得到的原始数据进行计算， 这里使用了math、numpy、pandas、stockstats四个库进行计算。 math 库提供了许多对浮点数的数学运算函数；numpy代表 “Numeric Python”，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库； pandas 是基于NumPy 的个库，该工具是为了解决数据分析任务而创建的； stockstats是一个专用于对股票进行分析的库，其包含计算股票中的16个常用指标方法。 最后画图使用了matplotlib库，这个库是Python中最常用的可视化工具之一，功能非常强大， 而其中的

1.领域：matlab，基于小波变换和小波重构的图像融合算法 2.内容：基于小波变换和小波重构的图像融合matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于基于小波变换和小波重构的图像融合算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。 对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码随附的模型为： 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入 基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。 基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。 基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。 先决条件 MatConvNet库： MexConv3D（用于3D转换）： 将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。 链接位于每个文件夹中的README文件中 该代码已经在Ubuntu 18.04和Matlab 2017b上进行了测试。 快速开始 假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹 。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait demo_T

基于人工智能控制器的光伏和双馈混合风电系统并网集成

数据融合matlab代码GRSL-2020-1自述文件显示了如何使用所编写的代码对提交的文章进行数值测试：GRSL-IEEE Geoscience和RS遥感字母将强度通道中的证据融合以用于PolSAR图像中的边缘检测Anderson A. de Borba ，MaurıcioMarengoni和Alejandro C Frery 在Matlab / Octave中测试Flevoland图像 运行/Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m 读取数据库/Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat 将ray写入：（有9个通道，但我们使用3个强度）/ Data / a）通道hh-flevoland_1.txt b）通道hv-flevoland_2.txt c）通道vv-flevoland_3.txt 将射线坐标写入以下位置：/ Data a）文件xc_flevoland.txt b）文件yc_flevoland.txt 在R 2中）运行/Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R -读取数据

数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti

图像融合评价指标matlab源代码

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

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。