生物医学工程专业课程设计题目《健康人视觉工作记忆任务多通道脑电信号特征频段提取》包含详细原理、代码、结果
2024/4/13 18:23:47
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AnyBody人体建模仿真系统是计算机辅助人类工效学和生物力学分析软件，其计算人体对于环境的生物力学响应，为人机工程学产品性能改进和生物医学工程研究提供了一个新颖的平台。
作为人体建模仿真分析的革命性软件，使人类工效学成为一门定量的学科。
AnyBody软件系统是商业化软件中唯一兼具人机工程和生物力学的分析软件，其可以通过导入完整的人体肌肉骨骼模型，用于产品的人类工效学设计。
作为人体建模仿真分析的革命性软件，使人类工效学成为一门定量的学科。
AnyBody软件系统是商业化软件中唯一兼具人机工程和生物力学的分析软件，其可以通过导入完整的人体肌肉骨骼模型，用于产品的人类工效学设计。
2024/3/14 11:35:39
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《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
2024/3/4 17:13:07
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光学新事物滤波器是一种光子学器件，只显示与输入图像相比新出现的或者是有变化的部分，而静止的图像部分在输出图像中不被显示。
光学新事物滤波器被广泛用于探测和跟踪移动的物体，相位测量以及生物医学等方面。
新事物滤波器所用的材料目前有两大类：一类是无机晶体，主要是钛酸钡晶体以及掺杂的钛酸钡晶体；
另外一类是有机光学材料，包括各种光折变聚合物和生物光子学材料细菌视紫红质等。
介绍了各种新事物滤波器的工作原理以及在各个领域的应用。
光学新事物滤波器被广泛用于探测和跟踪移动的物体，相位测量以及生物医学等方面。
新事物滤波器所用的材料目前有两大类：一类是无机晶体，主要是钛酸钡晶体以及掺杂的钛酸钡晶体；
另外一类是有机光学材料，包括各种光折变聚合物和生物光子学材料细菌视紫红质等。
介绍了各种新事物滤波器的工作原理以及在各个领域的应用。
2024/2/26 1:10:42
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无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
2023/11/21 9:58:40
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1题目来源教师推荐2研究目的和意义数字信号处理是应用最快、成效最显著的新科学之一, 广泛地应用在通信、控制、生物医学、遥测遥感、地址勘探、航空航天、自动化仪表等领域, 国内外高校都为相关专业的学生开设了这门课程。
我校除通信电子信息类的专业外, 计算机科学与技术、光信息科学与技术、地理信息系统、信息安全、生物医学工程、测控技术与仪器等专业都在教学计划中相继设置了《数字信号处理》课程。
《数字信号处理》课程的特点是概念多, 公式、性质的推导和证明繁琐, 还需《信号与系统》等相关课程的基础, 被公认为大学课程中最难的课程之一,学生对上课内容的理解往往跟不上老师授课的进度。
现在很多大学教
我校除通信电子信息类的专业外, 计算机科学与技术、光信息科学与技术、地理信息系统、信息安全、生物医学工程、测控技术与仪器等专业都在教学计划中相继设置了《数字信号处理》课程。
《数字信号处理》课程的特点是概念多, 公式、性质的推导和证明繁琐, 还需《信号与系统》等相关课程的基础, 被公认为大学课程中最难的课程之一,学生对上课内容的理解往往跟不上老师授课的进度。
现在很多大学教
2023/11/12 19:29:27
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经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。
2023/10/12 21:55:02
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《生物医学数据分析及其matlab实现》pdf格式的电子书，虽然不是很清晰，但能看，并附教材例题.m源程序。
2023/10/9 4:53:39
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GENIA语料库是为GENIA项目编写并标注的最初的生物医学文献集合。
这个语料库是为了发展和评估分子生物学信息检索及文本挖掘系统而创建的。
这个语料库包含1999条Medline的摘要，这些摘要是由PubMed按照human、bloodcells以及transcriptionfactors三个医学主题词（medicalsubjectheadingterms）为搜索条件搜索到的。
这个语料库已经被按照不同级别的语言信息、语义信息进行标注。
这个语料库是为了发展和评估分子生物学信息检索及文本挖掘系统而创建的。
这个语料库包含1999条Medline的摘要，这些摘要是由PubMed按照human、bloodcells以及transcriptionfactors三个医学主题词（medicalsubjectheadingterms）为搜索条件搜索到的。
这个语料库已经被按照不同级别的语言信息、语义信息进行标注。
2023/10/3 21:18:28
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FIR、IIR数字滤波器是一类重要的滤波器，它用较低的阶数就可以很好地实现频率选择特性，因此在通信、语言与信号处理、HDTV（高画质电视）、生物医学以及地震勘测等许多方面都得到了广泛的应用。
因此，FIR、IIR数字滤波器设计一直是数字信号处理领域中重要的研究课题之一。
多年来，国内外学者在FIR、IIR数字滤波器设计问题上作了大量的探索并提出了许多有效的设计方法。
本文采用“巴特沃斯方法”建立了IIR数字滤波器模拟滤波器模型，用窗函数法——矩形窗、汉明窗、汉明窗、汗宁窗、凯撒窗建立了FIR数字滤波器模拟滤波器模型,并用MATLAB方法对该优化数学模型的系数进行求解。
由于窗函数法设计类似只是加的窗函数不同，故本文重点阐述矩形窗的设计方法
因此，FIR、IIR数字滤波器设计一直是数字信号处理领域中重要的研究课题之一。
多年来，国内外学者在FIR、IIR数字滤波器设计问题上作了大量的探索并提出了许多有效的设计方法。
本文采用“巴特沃斯方法”建立了IIR数字滤波器模拟滤波器模型，用窗函数法——矩形窗、汉明窗、汉明窗、汗宁窗、凯撒窗建立了FIR数字滤波器模拟滤波器模型,并用MATLAB方法对该优化数学模型的系数进行求解。
由于窗函数法设计类似只是加的窗函数不同，故本文重点阐述矩形窗的设计方法
2023/9/19 9:51:45
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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