数据融合MATLAB代码注册和反卷积项目详解

王同学希望通过MATLAB实现CNN的可视化，参考了一篇文章中的方法，使用反卷积和反池化技术将某层的冲激响应映射回RGB空间显示。与提供的代码不同，他建议使用transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer函数，推荐采用vgg16网络。

STReM 的 Matlab 代码，LandesLab 出的，做 3D 显微相关的朋友可以看看，蛮实用的。 LandesLab 的STReM3D 显微镜方法，专门研究点扩散函数（PSF）那块的朋友应该不陌生。这份 Matlab 代码比较适合搞3D 成像反卷积的人，尤其用DH PSF技术做轨迹重建的场景，模拟余弦轨迹也安排上了，直接跑demo_cos.m，结果清晰。 代码结构比较简单，Matlab 2009以上版本就能直接跑。左边输出模拟 PSF 位置变化，右边是累积图像展示，时间信息也压缩进去了。说白了，就是你用时间堆图像，再用 PSF 反卷积恢复轨迹，恢复的效果还挺像样。 对 PSF 感兴趣

目前正在进行使用matlab编写卷积滤波器的工作，结合SegNet和CRFasRNNCaffe的两个优秀caffe分支，更新了一个层次以支持cuDNN 5.1，并在pycaffe中公开了更新的求解器操作。这项开发仅供研究使用，请参考原始作者的相关出版物。

MATLAB代码实现了从静止状态fMRI BOLD信号中估计触发血液动力学响应的伪事件发作。基于点过程理论，使用模型检索事件与HRF发生及形状之间的最佳滞后，采用具有两个导数的规范形状或平滑的有限冲激响应。每个体素的HRF检索后，可在时间序列中对其进行反卷积以改进基于滞后的连接性估计，或映射形状参数作为病理生理指标。输入可以是3D或4D图像，或直接矩阵格式[观察x体素]。支持使用时间掩码排除特定时间点。Python软件包和BIDS-App已开发，可重复和轻松进行分析。

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

在人类语音中，有两种声音构成我们的单词。这些声音分为浊音和清音。浊音通过喉咙传递，像一个传递函数，例如元音。清音描述语音中的噪声状声音，通过嘴和舌头（而非喉咙）发出，例如“f”音、“s”音和“th”音。通常，倒谱域的处理会提升信号。在举重时，我们分离传递函数和激励信号，传递函数常显示为图表的陡峭斜线。激励信号则表现为周期性峰值，通常出现在3到9毫秒之后。

这是关于二阶梯度Matlab代码的详细说明，涵盖了静态状态HRF估计和反卷积的实现方法。该工具箱适用于独立使用和作为SPM插件的应用。通过简单的步骤指南，您可以快速上手静态状态HRF分析。此外，我们提供了演示脚本和数据集，您可以在/demo_codes/目录下找到，详细信息请参考教程。与Python独立版本和BIDS应用程序的Docker集成和应用教程请咨询合作者吴国荣、奈杰尔·科伦比尔（Nigel Colenbier）、索菲·范登·博舍丹尼尔·马里纳佐（Daniele Marinazzo）、Madhur Tandon和Asier Erramuzpe。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（

此文件演示了如何测试四阶自动反卷积函数 autodeconv.m。