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http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/53897535
上述的例子创建了一个1*1的矩阵名为x和的值存储在其元素中。我们可以看看另外的例子，
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
在使用Matlab编写代码时，有时候会遇到 "Index out of bounds because numel(A)=5" 的错误提示。这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时，超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。
来自耶鲁大学医学院的JoyHirsch等人在NeuroImage杂志上发文，他们使用两台近红外设备同步采集了双人目光接触时的脑活动信号，数据分析表明目光接触时双人脑内/脑间存在同步，该过程涉及了左前额、颞-顶叶等脑区。 关键字：超扫描 近红外 目光接触 岛津 今天和大家分享的是一篇耶鲁大学医学院的研究人员发表在NeuroImage上的双人近红外研究。人类的目光接触是社交线索和沟通的主要来源。尽管这种人际互动具有生物学意义，我们对其基本的神经过程尚不清楚。这一知识空白在一定程度上反映了传统的神经影像学方法的
legend 函数可以在 MatLab 的坐标区按曲线的绘制顺序添加对应曲线的图例。
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
MATLAB 中可以使用 “:” 来建立矢量、下标数组和指定的迭代，是最有用的 MATLAB 运算符之一。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
三维空间中的所有意志运动都需要多感觉整合，特别是视觉和前庭信号。人类的大脑哪个位置以及如何处理和整合自我运动信号仍然是个谜。在这里，我们应用视觉和前庭自我运动刺激，使用快速和精准的全脑神经成像，在一个相对较大的数据集（n=131）中描述和表征整个皮层和皮层下自我运动网络。我们的研究结果确定了一个核心的自我运动网络，包括扣带沟（CSv、PcM/pCi）、小脑（小脑小舌）和颞顶叶皮层，包括VPS区和缘上回的一个未命名区域。基于其大脑连接模式和解剖定位，我们认为该区域代表了猕猴7A区的人类同源脑区。全脑连接和梯度分析表明，扣带沟和小脑小舌之间的连接在自旋运动感知中起着重要作用。这可能是通过涉及更新视觉空间和前庭信息的反馈回路。PcM/pCi独特的功能连接模式暗示了它在多感觉整合中的中心作用，以感知自我参照的空间意识。所有皮层自我运动中枢都表现出与其他视觉、前庭、体感和更高阶运动区域的模块化功能连接，强调了它们在一般感觉运动整合中的相互功能。
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
formatSpec 输入中的 %4.2f 指定输出中每行的第一个值为浮点数，字段宽度为四位数，包括小数点后的两位数。formatSpec 输入中的 %8.3f 指定输出中每行的第二个值为浮点数，字段宽度为八位数，包括小数点后的三位数。\n 为新起一行的控制字符。
音乐是人类体验的核心，但音乐感知背后的精确神经动力学仍然未知。本研究分析了29名患者的独特颅内脑电图(iEEG)数据集，这些患者听了Pink Floyd的歌曲，并应用了先前在语音领域使用的刺激重建方法。本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。结合编码和解码分析，本研究发现大脑右半部分主导音乐感知，颞上回(STG)起主要作用，证明了一个新的颞上回亚区适应音乐节奏，并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后侧STG组织。本研究结果表明，在单个患者获得的短数据集上应用预测建模是可行的，为在脑机接口(BCI)应用程序中添加音乐元素铺平了道路。
2.除非另有指定，否则 MATLAB 会将计算结果存储在一个名为 ans 的变量中。
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
目前的追踪方案都是基于CV的，使用红外灯光打亮眼底，使用高帧率的相机来捕获光源在角膜上面的位置。其实这个不难，难点在多个坐标之间的转换，因为有些是固定的，有些是不固定的，这就需要各种转换了，这个也是我们的眼动中最重要也是最需要研究的东西。
自从2018年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
还有，诸如SPTool（用于一般信号可视化和过滤）或FDATool（用于数字滤波器设计）的GUI工具用于高质量的专业级信号处理和控制系统设计。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
本文介绍基于ArcMap软件，实现普通克里格、回归克里格方法的空间插值的具体操作。
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤，在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究，采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合，介绍了MATLAB的
在当前时代，目标检测主要有两类:top-down的检测方法和bottom-up的检测方法。人们认为bottom-up的方法可能耗时较长，并且会引入更多的误检现象，而top-down的方法由于其在实践中的有效性逐渐演变为主流方法。
主要是看官方的入门文档（https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html）写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制，我只是简单地写了这篇笔记，权当记录与提示，不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab，该自己查文档还是该去查。
。所谓的异常检测问题就是：希望知道这个新的飞机引擎是否有某种异常，或者说，我们希望判断这个引擎是否需要进一步测试。因为，如果它看起来像一个正常的引擎，那么我们可以直接将它运送到客户那里，而不需要进一步的测试。
在计算平方根的倒数时，传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a)，再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法，大量的浮点运算速度很慢。
传统的精神分裂症（SZ）诊断往往采用问卷调查的方式进行，医生会依据一定的标准(如DSM-5)询问患者一系列问题，以此来判定患者是否符合SZ的标准。但是这种传统的诊断方式往往具有一定的主观性，如患者可能会隐藏或可以回避一些问题，使得诊断出现一定的偏差。因此，研究者一直致力于寻找客观、定量的方法来实现SZ的分类和诊断。研究者采用EEG/ERP技术发现，SZ患者在某些任务中的ERP成分、功能连接或某些频段的振荡活动等都会出现异常。一些研究者尝试把上述EEG的标志物与机器学习结合起来，实现SZ的诊断和分类。比如说，有研究者利用Oddball任务诱发的ERP成分的幅值作为特征值，实现了SZ高达79%的诊断正确率。但是，上述这些研究都是利用电极水平（sensor-level）的特征来进行分类，而利用溯源水平（source-level）特征来对SZ进行机器学习诊断的研究似乎还很少。本次，笔者在这里分享一篇题目为《Machine-learning-based diagnosis of schizophrenia using combined sensor-level and source-level EEG features》的研究论文，该论文发表于Schizophrenia Research杂志，其联合使用EEG电极和溯源空间特征实现精神分裂症的机器学习诊断。 材料与方法 1.被试。从医院募集34个SZ患者和34个健康人，被试的临床资料如表1所示。
论文: CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection
在现实的问题中，特征变量往往不仅仅只有一个。我们评估一个人能否成为一个人生赢家，不仅仅要考虑他的家产，还有考虑他的父亲的背景，和他的X能力，他的朋友圈，他的长相，他的身高，体重，等等。这个时候，我们就得到了类似于下面这一个方程：
神经影像研究主要研究运动的动作观察(AO)和运动想象(MI)期间的皮质活动在哪里被激活，以及它们是否与动作执行时激活的区域相匹配。然而，目前还不清楚大脑皮层活动是如何被调节的，尤其是活动是否取决于观察或想象的运动相位。本研究使用脑电图(EEG)研究了AO和AO+MI步行过程中与步态相关的皮层活动，受试者分别在想象和不想象的情况下观察步行。脑电源和频谱分析表明，感觉运动皮质的α、β功率降低，功率调制依赖于步行时的相位。AO+MI时的相位依赖性调制，与以往步行研究报道的实际步行时的相位依赖性调制相似。这些结果表明，在步行过程中，AO+MI的联合作用可以诱导部分感觉运动皮质的相位依赖性激活，即使不伴随任何实际运动。这些发现将扩大对步行和认知运动过程的神经机制的理解，并为神经性步态功能障碍患者的康复提供临床上有益的信息。
知乎专栏：[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。问题或建议，请留言;
概念知识是人类认知的基础。然而，它在多大程度上受到语言的影响还不清楚。对语义处理的研究表明，相同的概念以不同的方式呈现(例如，口语单词和图片或文本)会引发相似的神经模式。这表明概念表征是独立于模态的。然而，另一种可能性是，相似性反映了对常见口语表征的检索。事实上，在听口语使用者说话时，文本和口语是相互依存的，而图像是通过视觉和语言的途径来编码的。一项针对语义认知的平行研究表明，双语者在不同的语言中对相同的单词的感知是激活相似的模式的。这表明概念表征是独立于语言的。然而，这只在使用口语的双语者中测试过。如果不同的语言可能唤起不同的概念表示，那么在结构上有很大差异的语言应该是神经分离最明显的。父母使用手语的听人在手语和口语上都是双语的（就是我们常说的平衡双语者），且这两种语言以不同的方式传达（口语是听觉通道，而手语是视觉通道，他们经历的早期过程是不同的，在语言通达上可能也存在一些差异，但目前大部分研究仍旧停留在早期阶段）。
如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。
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作者丨龙场悟道 来源丨知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/273646465 编辑丨AiCharm
这里说了，就是装maple的锅，估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库，我还能遇到这种事情？？？
MATLAB 中有些问题需要使用微积分来解决，MATLAB提供微分方程求解任何限制的程度和计算方法，并且可以很容易地绘制图形复变函数，并检查最大值，最小值和图形解决原始函数，以及其衍生的其他内容。
MATLAB加载任何的文件以及执行任何命令都是从当前工作路径下开始的，因此其提供了当前文件夹浏览器用于文件管理。
背景：精神分裂型指的是在一般人群中低于临床阈值的精神分裂样特征。精神分裂症的病理发展被假设为从最初的脑连接断开和脑连接补偿共存到脑连接失代偿的演变过程。
社交障碍是自闭症谱系障碍(ASD，Autism Spectrum Disorders)的标志，但是在ASD研究中缺乏针对社交性刺激引起早期社交脑网络改变的证据。我们记录了ASD学步儿童及其正常发育（TD, typically developing）的同伴在探索动态社交场景时的注视方式和大脑活动。基于电信号溯源的定向功能连接分析，揭示了theta和alpha频率的特定频率非典型脑网络。结果发现，与自闭症相关的社交网络的关键节点信息在传输和连接方式均发生了变化。对ASD脑与行为关系的分析表明，来自背顶额叶，颞下叶和岛状皮层区域的补偿机制与较少的非典型注视模式和较低的临床障碍有关。本结果提供了有力的证据表明：社交脑网络的定向功能连接改变是ASD大脑早期非典型发育的核心组成部分。
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像，比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线，这个图像往往是我们根据它的函数做出来的，事实确是这样，在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数，反过来说，每一个函数都对应着它自己的图像，我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程，在Matlab中做二维图像也是这样，我们根据一个函数来画出它的图像，不过要注意的一点是，在Matlab画图的过程中，它并不认识你给出的那个函数，它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
还有一个月就美赛了，本系列文章适用于完全没有任何matlab基础，但是有别的编程语言基础的人看，我会结合自己的理解，有的放矢的讲，不会掺杂很多废话，各位读者轻喷~
根据输入文章，撰写摘要总结。
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