这篇论文介绍了麻省理工学院在NeurIPS（以前是NIPS）2018年会议上提出的逆卷积生成网络，它展示了如何从部分测量数据中恢复图像，该技术具有重要的可逆性质。如果您在工作中使用他们的代码或方法，请引用以下内容： @inproceedings{ma2018invertibility, title={Invertibility of convolutional generative networks from partial measurements}, author={Ma, Fangchang and Ayaz, Ulas and Karaman, Sertac}, booktitle={Advances in Neu
NIPS 2018论文“基于局部测量的卷积生成网络的可逆性”
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基于循环平稳性最大化的盲解卷积
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提供的Matlab函数：
MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。
MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。
MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。
demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。
Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。
readme.pdf：包含代码的一般信息。
参考文献：
[1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'E
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基于简单卷积神经网络的模式识别精度评估
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代码结构:
数据加载与预处理
CNN模型构建
模型训练
精度评估指标计算 (例如: 准确率、精确率、召回率等)
结果可视化 (例如: 混淆矩阵、ROC曲线等)
使用方法:
将代码文件下载至本地MATLAB工作路径。
修改代码中数据加载路径及相关参数。
运行代码。
注意:
代码需要安装MATLAB深度学习工具箱。
可以根据实际需求修改网络结构和参数。
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基于局部密度峰值的最小生成树聚类算法
该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。
文件说明:
LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。
LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。
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drawcluster2: 用于可视化聚类结果。
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设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。
使用的工具：
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使用的编程语言：
Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言
已完成的任务：
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