环伪影去除

这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现（包含演示图像）。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法，具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》，IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。

主成分回归算法Matlab代码及示例——ERAASR（通过顺序主成分回归估计和去除阵列伪像）是一种用于从多电极阵列记录中去除电刺激伪影的算法。在《神经工程杂志》的预印本bioRxiv上接受手稿。源代码（Matlab）安装：克隆存储库，git clone https://github.com/djoshea/eraasr.git，将eraasr目录添加到Matlab路径。只需添加根路径，例如addpath '/path/to/eraasr'，然后即可操作像命名空间一样使用。查看示例数据集的代码脚本。如果showFigures参数保留为true，ERAASR将生成各种诊断数字以显示算法如何处理数据

灵活模块化的FACET工具箱，专为EEG/fMRI同步数据伪影校正而生，挺适合做神经影像的你。它集成了像PCA、AAS、自适应模板等几种常用的伪影方法，切换起来也方便，组合方式灵活。 用的是EEGLAB的数据结构，所以你如果本身就在用EEGLAB，那基本可以无缝对接。再加上有一套还挺全面的“评估”模块，校正完之后直接对比效果，一目了然，省事不少。 代码写在Matlab里，模块化结构清晰，该拆就拆、该拼就拼，比如OBS和ANC的后步骤也安排得妥妥的。像那种需要检测扫描开始、精确对齐的活，它也能搞定。 要注意哦，跑它之前得装好FASTR算法库，不然一些示例脚本跑不起来。你可以参考下这个 PCA 时

StSD度量的简化版本考虑了不对称的结构失真和模糊，专注于提供对立体视频失真的可感知度量。这是基于Varuna De Silva、Hemantha Kodikararachchi和Ahmet Kondoz在IEEE图像处理期刊上发表的研究成果。

影驰MCP73最新BIOS现已发布

Selenium 的指纹识别问题，多人用久了都绕不开。selenium 特征去除这个 JS 文件就挺实用，能帮你绕过不少反爬机制，尤其是那种一眼识破的 navigator 特征啥的，得比较干净。 直接在 Selenium 执行前注入 JS，把navigator.webdriver改掉、模拟真实环境，浏览器看起来就更“像人类”了。你要是之前被网站 ban 得头疼，不妨试试这个方式。 配合Python 爬虫框架用效果更，比如你用selenium + ChromeDriver，提前加载这个文件，再开爬，稳定不少，识别率低多了。 别忘了，JS 注入的位置关键，建议在driver.get()之前执行dr

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

Oracle 10g的卸载， Oracle 10g的卸载。

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh