这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。...对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。...主动脉瓣狭窄(AS)是指主动脉瓣太小、狭窄或僵硬。主动脉瓣狭窄的典型杂音是高音调的“菱形”杂音。 二尖瓣返流(MR)是指心脏的二尖瓣没有正常关闭，导致血液回流到心脏而不是被泵出。...基于离散傅里叶变换(DFT)，将心音信号的原始波形转换为对数谱图。声音信号的DFT y(k)为Eq.(1)，对数谱图s定义为Eq.(2)。...式中，N为向量x的长度，ε = 10^(- 6)是一个小偏移量。部分心音样本的波形和对数谱图如下: 深度学习模型 1、LSTM LSTM模型设计为2层直接连接，然后是3层完全连接。
，并使其适应较小的训练数据，是深度学习研究的主要任务。...本文用一个基于拉普拉斯图的高维插值函数代替DNNS的输出激活函数(典型的数据无关的Softmax函数)，该函数在连续极限下收敛于高维流形上的Laplace-Beltrami方程的解。...此外，我们还提出了这种新架构的端到端训练和测试算法.该DNN融合了深度学习和流形学习的优点。...与传统的以Softmax函数作为输出激活的DNN相比，该框架具有以下主要优点：第一，它更适用于不使用大量训练数据而训练高容量DNN的数据高效学习。...第二，它显着地提高了清洁图像的自然准确性和对抗性图像的鲁棒准确性，这两种图像都是由白盒和黑盒对抗性攻击构建的。第三，对于可再现性，它是半监督学习的自然选择。
写在前面 原文地址: https://www.nature.com/articles/nature25479 今天要复刻的是这张Nature上的高颜值统计图，一半box，一半jitter 图片 2....用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(cowplot) library(ggparl) 3....dat_long %>% filter(key %in% c("p1", "p2","p3","p4")) p2 <- ggplot(dat_long, aes(x...我果然是个颜狗啊 /ᐠ｡ꞈ｡ᐟ\ p4 <- ggplot( dat_long %>% filter(key %in% c("p1", "p2")), aes(x = type, y = value...这里我们用ggpubr包的stat_compare_means()函数给神图加上统计值 library(ggpubr) # 添加p值 p5 <- p4 + stat_compare_means(#
写在前面 原文地址: https://www.nature.com/articles/nature25479 今天要复刻的是这张Nature上的高颜值统计图，一半box，一半jitter 2....开始画图 5.1 初步绘图 p1 x = type, y = value, fill = key))+ geom_boxjitter(outlier.color...dat_long %>% filter(key %in% c("p1", "p2","p3","p4")) p2 <- ggplot(dat_long, aes(x...我果然是个颜狗啊 /ᐠ｡ꞈ｡ᐟ\ p4 <- ggplot( dat_long %>% filter(key %in% c("p1", "p2")), aes(x = type, y = value...这里我们用ggpubr包的stat_compare_means()函数给神图加上统计值 library(ggpubr) # 添加p值 p5 <- p4 + stat_compare_means(#
需求 通过在页面输入账号密码，实现从数据库查询数据并返回，验证成功后登录，打开主界面。 using System; using System.Collectio...
下面是去年实习生的分享 author: "ylchen" 一、前言 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法...首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...其实，关键是减少数据集的维数，同时还保持数据集贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 （===图===） PCA图一般是在分析前期用来探索不同样本间的关系。...现在来展示PCA图的绘制以及如何突出展示某一部分内容。...可以看到，这个本质上是散点图的PCA图仍然是不够美观，其实仅仅是因为分辨率问题，调整输出的pdf大小和像素即可
flags：插值方法与极坐标映射方法标志 插值方法：图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，一般分为： INTER_NEAREST - 最邻近插值...INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法 INTER_AREA -区域插值 INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值...INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值 这个我们一般都默认为INTER_LINEAR - 双线性插值即可。...极坐标映射方法里面就三个，主要是极坐标变换、半对数极坐标变换和逆变换。...WARP_POLAR_LINEAR - 极坐标变换 WARP_POLAR_LOG - 半对数极坐标变换 WARP_INVERSE_MAP - 逆变换 核心来说其实就是两个极坐标变换和半对数极坐标变换，它们两个都是由圆变换为矩形
为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。...圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。 ?...flags： 插值方法与极坐标映射方法标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。 该函数实现了图像极坐标变换和半对数极坐标变换。...最后一个参数是变换方法的选择标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。...表3-7 warpPolar()函数极坐标映射方法标志 标志参数 作用 WARP_POLAR_LINEAR 极坐标变换 WARP_POLAR_LOG 半对数极坐标变换 WARP_INVERSE_MAP
圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。 ?...flags： 插值方法与极坐标映射方法标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。 该函数实现了图像极坐标变换和半对数极坐标变换。...函数第一个参数是需要进行极坐标变换的原始图像，该图像可以是灰度图像也可以是彩色图像。第二个参数是变换后的输出图像，与输入图像具有相同的数据类型和通道数。第三个参数是变换后图像的大小。...最后一个参数是变换方法的选择标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。...表3-7 warpPolar()函数极坐标映射方法标志 标志参数 作用 WARP_POLAR_LINEAR 极坐标变换 WARP_POLAR_LOG 半对数极坐标变换 WARP_INVERSE_MAP
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能， 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀，对于灰度图，速度基本和CV的一致，但是 CV没有针对二值图做特殊处理，因此...，这个函数对二值图的速度和灰度是一样的，但是这个函数，如果使用的话，估计大部分还是针对二值图像，因此，我对二值图做了特别优化，速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。 ...MorphologyEx的主要功能是对灰度图进行相关形态学的处理，比如腐蚀、膨胀、开闭等计算，其代码可以在github上找到：https://github.com/opencv/opencv/blob/...圆形半径的图像最大值和最小值算法的实现及其实时优化（非二值图） 一文也提出了解决方案，两种方案都非常的高效和快速。 ...如下所示，如果按照列方向一次一个列，则有31个列，但是如果是将相同高的列合并，则只有19个，数量减少了近一半。
1、RGB图 顾名思义，由R、G、B三种分量组成的图像，这三种分量分别对应红、绿、蓝，在Matlab上以三维矩阵的形式进行存储，数值在0~255的区间，如果值全是0（[0，0，0]），则表示黑色；反之全...3、二值化图 二值化，就更好理解了，在Matlab中是以一个二维矩阵进行存储，其值只能是0或者1，即只有黑白两色。...；[low,high]是灰度图的灰度范围，灰度值比low的值小的会转成黑色显示，大于high的转成白色，在范围内的灰度值，按比例显示灰度级；file指定图像的路径和文件名，与读写的使用一致。...high_x则是将0~255的灰度值范围做限定 %比如:low_in=0.2，high_in=0.8，则截取原图的灰度值，255*0.2~255*0.8，等下看实际效果。...，大于1是放大，1则不变；METHOD是插值的方法，有： 'nearest' - 最邻近插值法 'bilinear' - 双线性插值 'bicubic' - 三次插值，默认的方法；%好像有的Matlab
如果A是奇异的，且AX=B有解，可以用X＝pinv（A）×B返回最小二乘解 （2）AX=b, A＝L×U，[L,U]=lu(A), X=U/(L/b),即用LU分解求解。...（3）QR（正交）分解是将一矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q/(U/b) （4）cholesky分解类似。...5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(x,y,xi,’method’...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...fplot（‘f’，区域，线型，颜色） loglog 绘制对数图形及两个坐标轴（两个坐标都为对数坐标）semilogx 绘制半对数坐标图形 semilogy 绘制半对数坐标图形 2、线型： 颜色
——绘频率分布直方图 定性数据分布分析：采用分类类型来分组，用饼图或条形图来描述分布 对比分析：两个指标进行比较，展示说明大小水平高低，速度快慢，是否协调等 绝对数比较 相对数比较：结构相对数(比重)，...绘制二维条形直方图 boxplot 绘制箱型图 Pandas plot(logy=True) 绘制y轴的对数图形 Pandas plot(yerr=error) 绘制误差条形图 Pandas 《贵阳大数据培训中心...将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值进行插补 回归方法 根据已有数据和与其有关的其他变量数据建立拟合模型来预测 插值法 建立合适的插值函数f(x)，未知值计算得到...将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析 常用插补方法 《 贵阳数据分析师》 均值/中位数/众数 根据属性值类型，取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值进行插补...回归方法 根据已有数据和与其有关的其他变量数据建立拟合模型来预测 插值法 建立合适的插值函数f(x)，未知值计算得到。
缺失值分析：使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数、以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。缺失值处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理三种情况。...QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...对比分析 对比分析是指把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。...、四分位数间距（四分位数间距是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有线性相关关系。
前几天发布的这个效果 显然 这个图成了焦点 这个叫“和弦图” 英文就是“Chord” 怎么做的？ 用Power BI，非常简单！...- 1.下图 - 从pbi市场导入自定义图表 - 2.数据 - 准备好你的三个数据 “起点、终点、量” - 3.成图 - 简单到什么程度？...我本来想录个动画，装一下X 但想了想，还是截个图算了 - 其实 - 只要用PQ和PP准备好了数据 用PBI出图就相对容易了
AutoImpute学习输入的scRNA-seq数据的固有分布，并相应地插补缺失值，且对生物沉默的基因表达值进行最小的修改。 在九个独立的数据集上，比较了AutoImpute与现有插补方法的性能。...其中∘是Hadamard，X是输入的原始矩阵，R是不存在 “dropout” 的矩阵，也是我们插补的最终目标矩阵。...是在编码层使用的激活函数，D是自编码器的解码层，E是自编码器的编码层。AutoImpute使用深度自编码网络恢复上述公式并计算插补矩阵X̂。因为X̂是R的估计值，所以模型的loss被定义为 ?...对于属于同一个“bin”的基因，插补的单细胞表达数据中的零的分数 (集合中的零数除以集合的总计数) 在图2中取自然对数来报告。...图4以箱形图的形式总结了四个数据集中跨细胞亚型的基因变异系数的自然对数值。 ? 图4.
以上是研究者Prafulla Dhariwal和Durk Kingma的面部表情特征变化图。...流式生成模型的几个优点有： 确切的隐藏变量推断和对数相似度评估。在VAE中，模型智能大致推断与数据点相对应的隐藏变量的值，而GAN根本就没有能推测隐藏变量的编码器。...这不但能输出一个精确的结果，还能对数据的对数相似度进行优化，而不是之前对数据的下限值优化。 高效的推理和合成。...自回归模型的隐藏层有着位置的边缘分布，使其更难对数据进行正确操作。在GAN中，数据点经常不能直接表现在隐藏空间中，因为它们没有编码器，可能无法支持数据分布。在可逆生成模型和VAE上就没有这种情况。...在隐藏空间插值 我们还可以在两个随机面孔之间进行插值，利用编码器在两个图片之间进行编码，并从中间点中取样。注意，输入的是随机面孔，并不是模型中的样本，所以这也证明了模型可以支持完全的目标分布。 ?
可直接添加到神经网络模型中，整个训练不需额外的监督信息加入。 空间操作后的数据是与后续特定任务高度相关的。另一方面，变换后的低分辨率数据比原始数据的计算效率更高。...由于Θ显式地编码了变换，因此也可将Θ传入后续的网络，而非变换后的特征图（或图片）。...可用STN对特征图进行上采样或下采样。但是，用固定的、小空间支持的采样kernel（双线性kernel）进行下采样会造成影响。 STN可级联或并行在网络中。...Co-localization 使用半监督学习来定位图像中的物体。...当预测定位与ground-truth的交集大于0.5时，定义为预测正确。 Higher Dimensionnal Transformer 模型使用3D仿射变换和3D双线性插值操作。
（1）分段线性插值 分段线性插值即将给定样本区间分成多个不同的区间，记为 [x_i,x_{i+1}] ，在每个区间上的线性方程如下，函数值即插补值。...y_i+\frac{x-x_i}{x_{i+1}-x_i}y_{i+1} \end{aligned} 分段线性插值在插补速度和误差方面取得了很好的平衡，插值函数具有连续性，然而由于在已知点的斜率是不变的...（2）拉格朗日插值 根据数学知识可知，对于空间上已知的 n 个点可以找到一个 n−1 次多项式 y=a_0+a_1x+a_2x^2+⋯+a_{n−1}x^{n−1} ，使此多项式曲线过这 n...拉格朗日插值公式结构紧凑，在理论分析中很方便，但是当插值节点增减时，插值多项式就会随之变化，这在实际计算中是很不方便的，为了克服这一缺点，提出了牛顿插值法。...（3）牛顿插值 在区间 [a,b] 上，函数 f(x) 于一个节点 x_i 的零阶差商定义如下。 f[x_i]=f(x_i) f(x) 关于两个节点 x_i 和 x_j 的一阶差商定义如下。
100 个值 ; % 生成 10 的 -1 次方到 10 的 1 次方之间 100 个数值 y = logspace(-1,1, 100); 2、semilogx 函数 semilogx 函数参考文档...: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/semilogx.html semilogx 函数绘制半对数图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是对数刻度, y 轴是线性刻度.../matlab/ref/loglog.html semilogy 函数绘制半对数刻度图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度 ; % x 轴是线性刻度, y 轴是对数刻度 semilogy...: 绘制的坐标轴 , x 轴是线性刻度, y 轴是对数刻度 ; % x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度 loglog (x, y); 5、代码示例 代码示例 : % 生成 10 的 -1 次方到...10 的 1 次方之间 100 个数值 x = logspace(-1, 1, 100); % 生成 y 是 x 的平方 % 加假如 x 是 10 的 -1 次方 , 其平方是 10 的 -2 次方
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