来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html 数据预处理主要包括数据导入.电极定位.电极返回.滤波.去除伪迹.重建参考.分段.叠加平均等步骤.只有经过预处理的数据,才能进行特征值提取以进一步进行方差分析等操作.EEGLAB对数据处理的优点无需赘述.很多情况下,后续被试的预处理与第一个被试的处理过程是一样的.在这种情况下就可以采用批处理的方式进行,以便减少处理数据的时间并保持数据间参数的一致性,有利于后续数据的统计分析.在此主要有

想要容易理解核心的特征计算的话建议先去看看我之前的听歌识曲的文章,传送门:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6063602.html 本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配.当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的. 转载请保留本文链接,谢谢. 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做.音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来.而语音识别难

大家好,本周分享的是发表在MCP(MOLECULAR&CRLLULAR PROTEOMICS)上的一篇关于质谱数据处理和识别的文章,题目是psims - A Declarative Writer for mzML and mzIdentML for Python,通讯作者是波士顿大学的Joseph Zaia. 质谱中数据处理和识别方法的激增导致需要描述其结果的工具的复杂性不断增加. 在过去的十五年中,两种质谱数据mzML 和mzIdentML ,已成为计算方法开发的核心. 目前有基于C/C++的

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内. 1.骨架提取 骨架提取,也叫二值图像细化.这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示. morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取,分别是Skeletonize()函数和medial_axis()函数.我们先来看Skeletonize()函数. 格式为:skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像. 例1: from s

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件

1.CK+动态表情库介绍 The Extended Cohn-Kanade Dataset(CK+) 下载地址 这个数据库是在 Cohn-Kanade Dataset 的基础上扩展来的,发布于2010年.这个数据库比起JAFFE 要大的多.而且也可以免费获取,包含表情的label和Action Units 的label. 这个数据库包括123个subjects, 593 个 image sequence,每个image sequence的最后一张 Frame 都有action units 的la

创建一个新网站,一开始没有内容,通常需要抓取其他人的网页内容,一般的操作步骤如下: 根据url下载网页内容,针对每个网页的html结构特征,利用正则表达式,或者其他的方式,做文本解析,提取出想要的正文. 为每个网页写特征分析这个还是太耗费开发的时间,我的思路是这样的. Python的BeautifulSoup包大家都知道吧, import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup.BeautifulSoup(html) 利用这个包先把html里script,style

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的

Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族.先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇. 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子,它是一种基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置,Moravec是第一个角点检测算法,也是角点家族的开山鼻祖. 角点家族的九袋长老是Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算

title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

在vs里右击SharePoint项目,选择"部署",结果报错: Error occurred in deployment step 'Add Solution':Fail to extract the cab file in solution. 改用命令行部署,依然报错: Add-SPSolution:未能提取此解决方案中的cab文件. 原因: 出现此问题,多半是因为打包的项目中的文件的文件名中,有特殊的字符,比如:@,多个. 微软解释: 参考: https://msdn.micros

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index. The array may contain multiple peaks, in that case return the index to any one of the peaks is fi

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

将非maven项目转换为maven项目,首要第一步就是提取原工程依赖jar里的pom.xml,拼成<dependency>节点 import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.io.IOException; import java.util.Enumeration; import java.util.Scanner; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.Z

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 1.

参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准