spsm-GLKF

如果你需要在 MATLAB 中实现基于卡尔曼滤波器的自适应算法，spsm-GLKF 代码包会是个不错的选择。它采用了 1 范数惩罚和 Rauch-Tung-Striebel 平滑器，能够精准估算时变多元自回归（tv-MVAR）模型。其实，spsm-GLKF 是对 GLKF 算法的一个扩展，适合时变数据。你可以用它来神经成像数据、动态连通性等应用场景，效果挺不错的。 代码实现方面也简洁，适合需要快速应用的场景。你可以参考这篇论文来深入了解方法原理。如果你需要 MATLAB 版本的实现，别犹豫，直接拿去用就是了。 不过要注意，代码的细节和输入输出的格式还需要你自己稍微调整，最好先看看相关文档哦。

数据融合的 MATLAB 代码用起来真是挺顺手的，是这个 SPSM 的弱监督分割遮罩选择，逻辑清晰，运行也稳。你只要有点 MATLAB 基础，照着文档一步步来，快就能跑起来。 SPSM 的核心就是帮你挑出最靠谱的伪标签做分割，不用全量标注数据，节省不少时间。像图像去噪、归一化这些预步骤，它都帮你封装好了，直接上手调参数就行。 遮罩选择的策略也比较聪明，会先评估每个像素的可信度，再决定保留哪些区域。配合后，比如边缘细化，分割效果肉眼可见地提升。 如果你正好做图像，又懒得从零写弱监督分割逻辑，可以先试试这个代码，边用边改，快就能和你的数据融合流程对上。