R峰检测

介绍了一种改进的QRS复合体检测算法，通过使用改进的Shannon能量包络线方法进行R峰检测。作者尝试重现该算法，但未能达到文献中的性能水平。如果您发现代码中有任何错误，请告知。此代码使用Matlab 2018a编写，需要主函数来加载MIT-BIH数据库。在MIT-BIH心律失常数据库上的性能为：TP（真正例）：109494/109966。

如果数据输入包含两列，则此函数将计算峰的半峰全宽：第一列代表 x 值，第二列代表 y 值。

R 语言的异常检测功能真的是数据里少不了的一环。像单变量和多变量检测，配合时间序列的场景，真的实用，尤其是金融、传感器这些领域的数据时。方法多，工具全，响应还挺快，挺适合做一线数据清洗的。 R 语言中的异常检测挺好用的一点是，多模型都是现成的，像基于模型的检测，你只要稍微懂点回归或聚类，就能玩得转。嗯，像tsoutliers这种包，用起来蛮方便，自动化也比较高。 如果你碰到时间序列的数据，建议优先用一些带窗口机制的方法，比如滑动平均、季节性分解。稳定性强，误判率低。对了，多变量时间序列的维度简化这篇讲得蛮细，可以去看看。 还想多了解点？可以顺手看看异常检测技术综述，里面把各类方法都盘了一遍，适

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

心电图的 R 波怎么找得准？C-C 算法配合MATLAB用起来，真的挺顺。cc-matlab这个项目专门就是干这个的，流程也蛮清晰的。你要是搞过 ECG，看到就懂：先做预，再用xcorr搞相关性，R 波就浮出来了。 数据预那块也做得比较细，滤波、去噪、漂移校正，常用的都有，而且能灵活换滤波器，Butterworth、Chebyshev随你挑。完之后，直接上xcorr一通互相关，R 波在哪儿，图上标得清清楚楚。 更方便的是它还集成了可视化，配了个 GUI 界面，调试的时候能实时看效果。你如果经常做信号，这种带交互的工具真的太香了，省不少 debug 的时间。 项目还支持读写.hea、.dat这些

最近在学习密度峰聚类算法，对/DensityPeakCluster的Python代码进行了改进，并打算基于此算法撰写论文。在GitHub上发现了这个项目，下载后加入了中文注释以便今后查阅。我从Alex Rodriguez和Alessandro Laio的论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中学习并修复了原始DensityPeakCluster代码中的Bug。

自动调优SQL，兼容MySQL 5.7版本，并支持Python 2.7。当前脚本版本为2.7.5。使用示例：python mysql_tuning3.py -p tuning_sql.ini -s 'select * from apps where appname = \"mydb\"'

该项目实现了基于线性预测编码（LPC）分析的语音共振峰频率跟踪算法。算法能够有效地从输入语音波形中提取共振峰频率轨迹，并可用于语音分析、语音识别等领域。

Matlab分时代码经过修改，使得快速R-CNN能在无bbox注释的弱监督环境下运行。快速R-CNN是由Redmond的Microsoft Research的Ross Girshick开发的基于快速区域的卷积网络，用于对象检测。该框架训练速度显著优于传统的R-CNN和SPPnet，并且在PASCAL VOC数据集上表现出更高的mAP。

在大数据分析领域，R语言因其强大的统计计算能力和丰富的可视化库而被广泛应用于处理和解析海量数据。本案例主要探讨了如何使用R语言进行离群点检测，以及如何通过相关系数分析来评估数据的相关性。 离群点检测 离群点检测是数据分析中的重要环节，它帮助识别并排除可能对整体分析结果产生误导的极端值。在这个例子中，采用了DB方法（基于聚类的离群点检测）。通过kmeans()函数将数据分为三类，计算每个样本到三个聚类中心点的距离，并构建一个矩阵Dsit。然后通过apply()函数找到每行（样本）的最小距离值y，并确定y矩阵的95%分位数a。最终筛选出距离大于分位数a的样本作为离群点。代码中首先读取数据并进行预处