资源列表
U-Net-master-python
- 论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation的实现代码，使用Unet卷积神经网络，实现了细胞的轮廓识别。使用Python代码，keras框架。
Unet卷积神经网络
- Python编的Unet卷积神经网络，可以用于噪声压制、边缘识别等应用，运行效率较高。
Unet深度学习
- 使用Unet卷积神经网络实现深度学习，成功识别细胞膜的轮廓。
DOA 估计算法
- 包含OMP，SS_MUSIC等三种算法，可用于稀疏线阵DOA估计
fluent小球入水计算
- 可以进行fluent小球入水计算，使用动网格方法，UDF给定运动条件
空时自适应
- 空时自适应算法，应用于接收机的波束成形。空时自适应算法，应用于接收机的波束成形。
FewShot GAN 论文附带代码
- 参考文献为Few-Shot 3D Multi-modal Medical Image Segmentation using GAL，该代码与论文对应
电机建模
- 电机采用数学建模的方法，利用simulink 进行动态仿真，从而输出转矩和转速
m序列发生器
- m序列的仿真产生文件，用于产生伪随机序列。
GABP
- 使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。(Genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of BP neural network. BP neural network is a kind of multilayer feedforward neural network trained according to the erro
fluent铅铋合金物性参数udf
- fluent铅铋合金物性参数udf，包括密度、热导率、比热、动力粘度
遥感语义分割
- Python编程利用keras框架进行语义分割