脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

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STATEFLOW逻辑系统建模作者张威出版社西安电子科技大学出版社图书目录编辑第1章　概述1.1　MATLAB产品简介1.2　基于模型的设计思想1.2.1　系统设计的基本过程1.2.2　传统设计手段的缺陷1.2.3　基于模型的设计优势1.3　Simulink回顾1.3.1　创建Simulink模型1.3.2　参数设置与Model　Explorer1.3.3　创建子系统1.4　Stateflow概述1.5　安装配置Stateflow1.6　本章小结第2章　创建状态图2.1　Stateflow编辑器2.1.1　创建Simulink模型2.1.2　Stateflow编辑器概览2.2　创建和编辑状态图2.2.1　插入图形对象2.2.2　编辑图形对象外观2.3　本章小结第3章　状态图的仿真3.1　状态图的基本概念3.2　事件3.2.1　添加事件3.2.2　使用多个输入事件3.2.3　默认转移的注意事项3.3　数据对象3.3.1　添加数据对象3.3.2　数据对象的属性3.3.3　使用非标量的数据对象3.3.4　设置数据对象的数据类型3.4　状态图的更新模式3.5　Stateflow模型查看器3.5.1　启动Stateflow模型查看器3.5.2　查看并修改对象属性3.5.3　增加新的非图形对象3.6　本章小结第4章　流程图4.1　转移冲突4.1.1　转移冲突的产生与默认处理4.1.2　用户自定义检测次序4.2　流程图的创建4.2.1　常用逻辑结构模型4.2.2　流程图的回溯现象4.2.3　流程图应用实例4.3　图形函数4.3.1　状态中的流程图4.3.2　创建图形函数4.3.3　应用实例4.4　Stateflow调试器4.4.1　启动调试器4.4.2　设置断点4.4.3　调试过程4.5　本章小结第5章　有限状态系统——层次化建模5.1　状态图回顾5.2　状态动作深入5.2.1　状态动作的分类5.2.2　动作的执行次序5.2.3　在动作中使用事件5.3　层次化建模5.3.1　层次化模型的构成5.3.2　层次化状态图的转移5.3.3　历史节点5.3.4　内部转移5.3.5　层次化模型的转移检测优先权5.3.6　本地数据对象5.4　子状态图5.4.1　使用组合的状态5.4.2　创建子状态图5.4.3　子状态图的超转移5.5　Stateflow查询工具5.6　本章小结第6章　有限状态系统——并行机制第7章　Stateflow　Coder目标编译第8章　可复用图形结构第9章　Stateflow　API附录A　MATLAB可用的LaTex字符集附录B　Stateflow对象层次附录C　Stateflow语法小结附录D　Stateflow动作语言附录E　Embedded　MATLAB语言附录F　SimEvents简介参考文献

第一章：引言第二章：文本特征提取技术第三章：文本检索技术第四章：文本自动分类技术第五章：文本自动聚类技术第六章：话题检测跟踪技术第七章：文本过滤技术第八章：关联分析技术第九章：文档自动摘要技术第十章：信息抽取第十一章：智能问答（QA）技术第十二章：文本情感分析技术第十三章：Ontology第十四章：半结构化文本挖掘方法第十五章：文本挖掘工具与应用

用java实现基于SMO算法的SVM分类器的完整eclipse工程代码，带测试数据文件

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在matlab中可以用来LSTM分类练手

利用Matlab对遥感影像进行分类的库代码，并嵌套标准envi格式读写代码

集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNetv1-v4,VGG,Resnet,NetworkinNetwork论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,

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。