动作电位检测

用于记录膜电位的自动动作电位检测GUI已经在Matlab平台上开发完成。

该脚本使用 7.1 版本，能够记录用户的鼠标和键盘操作。

这是一个简单的PSD动作预设，适用于Photoshop软件。您可以通过此预设快速完成常见的图像处理操作。

%9":中触发器的结构如图;

使用Matlab对数组和字符串进行处理，用于静态背景条件下的人体动作识别研究。

该存储库展示了使用视频动作识别的时间表示方法，通过集成C代码在MATLAB中实现。方法利用预训练的大规模图像数据网络进行特征提取，并结合金字塔池时间序列来捕获短期和长期特征。此外，还提出了一种简单的视频级表示方法，通过时间分割解决了长视频的信息丢失问题。实验结果表明，该方法在第一人称和第三人称动作识别中表现出良好的性能。

在 Stateflow 中，动作是指当一个 转移 发生时需要执行的命令。转移动作定义在“/”之后，能够直接影响系统本身，或者影响与有限状态系统相关的外部元素。动作可以用来处理数据、调用函数，甚至触发事件。如果将动作与转移相关联，动作语句应放在事件标签和条件语句的后面。

通过对88起重特大事故分析,识别出122种不安全动作。分类为违章操作、指挥、行动,不违章四类,频次最高的是违章行动(43%)、操作(35%)、指挥(21%)。涉及事故比例最高的是违章操作(99%)和行动(99%)。违章指挥随时间和瓦斯等级变化而变。分析了各违章类型的主要不安全动作的发生原因并提出了相应的控制措施。

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据

Matlab代码正在研究透明RLfD中机器人动作的影响，特别关注不同类型的动作如何改进未来的演示效果。研究涉及的动作类型包括注意动作、不确定性动作和可预测动作。通过分析这些动作如何正面或负面影响演示效果，研究还考察了学习过程随时间的演变和更新的状态值。研究计划包括示范阶段（6月15日）、无模型RL阶段（7月1日）以及动作更新的模拟测试阶段。其中，考虑到状态如姿势、速度和物理特性等因素，奖励机制设定为每个动作直至最终目标的不同得分。研究的下一步将比较两种不同算法在逆向强化学习中的效果，实验数据将在学习过程评估（7月15日）和运动计划测试（7月25日）中得到验证。