健康感知

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

由 Ocelot API 网关和 Docker 容器构建的 HealthClinic 微服务应用程序。用于保存和处理患者数据以及确定糖尿病风险。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

这份压缩感知OMP算法源码，简洁易懂，专为初学者打造，助你轻松理解算法精髓，快速上手实践。

利用大数据能力，增强对公共服务需求的洞察和感知，将服务延伸至基层和个人，弥合城乡区域差距，满足多元化个性化需求，实现服务均等、高效、智能化。

我找了很多在线资源，整理了一个文件夹，包含大量matlab代码，供大家学习参考。