反卷积网络

此文件演示了如何测试四阶自动反卷积函数 autodeconv.m。

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。

数据融合MATLAB代码reg_deconProject是与《自然生物技术》38.11（2020）中郭敏等人的论文相关的注册和反卷积项目的完整代码集合。该存储库包含了文章报告的大部分功能和实现，除了深度学习模块DenseDeconNet外，所有代码均可在MATLAB环境中运行。用户可查阅附加资料以获取更多详细信息，并访问存储库。发行包中已经编译了C++/CUDA库的依赖项，并提供了源代码。此外，diSPIM数据处理程序已分离到另一个独立的存储库中进行维护。

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

反卷积与信号恢复是信号处理技术中一项理论挑战性强的领域。该领域的内容主要分为三个方面：理论基础、一维信号反卷积以及图像恢复。随着技术的进步，这些技术正在逐步深化与发展。

Python网络数据抓取及反爬技术应对主要学习爬虫的反爬及其解决方法。1.了解服务器反爬的原因；2.了解常见的反爬机制；3.了解反爬领域的基本概念；4.了解反爬的策略；5.了解基于身份识别的反爬方法；6.了解基于爬虫行为的反爬方法；7.了解数据加密的反爬技术。1.了解验证码的相关知识；2.掌握图片识别引擎的使用；3.了解常见的验证码平台；4.掌握处理验证码的方法。1.了解隐身窗口的作用；2.学习在Chrome中使用网络面板；3.学习查找登录接口的方法。1.通过Chrome开发者工具观察元素绑定事件来识别JavaScript；2.通过搜索文件中的关键字来定位JavaScript；3.通过添加断点

卷积神经网络的文字识别，挺适合拿来练手的。以前做字符识别，要先手动提一堆特征，再挑挑拣拣去优化，特征选得不好，分类就不准。现在直接上CNN，自己学特征，省心多了，效果也还不错。 以前做图像那一套流程——先预，再提特征，再分类，步骤不少，还挺吃经验。有时候预图像质量不高，后面整个流程都拉胯。用卷积神经网络，基本就一个模型搞定前中后，训练好了之后识别效果蛮稳定的。 我比较推荐几个资源，你要是想系统学一下，看看这些链接还挺值： 图像模式识别特征提取数据挖掘资源包 基于简单卷积神经网络的模式识别精度评估 神经网络模式识别 MATLAB 实现合集 神经网络模式识别的 Matlab 开发

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。

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。