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原创 Some Tricks
恢复U盘隐藏文件在使用U盘的时候，经常打开U盘却看不到文件。其实这个问题是由病毒引起的，但是杀毒软件很容易将U盘病毒伪装的文件删除，导致重要文件的丢失，其实可以不用任何杀毒工具就能解决它，不过使用这种杀毒方法也有一个前提条件，就是确保当前的操作环境下没有病毒。 1、打开记事本，将下面这句话复制进去： for /f "delims=?" %%a in ('dir /a /b') do a...
2019-09-03 19:36:36
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原创 歌词_处处吻
你爱人吻却永不爱人 （内爱羊蛮可wing八爱羊）练习为乐但是怕熟人 （林砸歪落但系爬缩羊）你爱路过去索取见闻 （内爱漏锅灰说翠gin门）陌路人便特别有份好感 （马漏羊bin哒比瑶凡后港）/*******************************/你亦爱别离 再合再离 （内亦爱比类 拽哈拽类）似花瓣献技 叫花粉遍地 喔～喔～ （启发反hin...
2019-08-29 08:42:37
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原创 利用D3.js快速绘制力导向图
碎碎念：最近课题需要基于图论和力导向图可视化每个通道之间的连接性，MATLAB画的效果差强人意，于是上网搜寻找到JavaScript 的其中一个函数库——D3.js想快速得到
2021-05-31 15:52:56
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原创 备忘录——课题要做的
看同步特征相关文献，其他人怎么找癫痫区的 看看其他人怎么找癫痫区的，不仅仅是SEEG毕业相关：考虑如何加工作量（可以加图论的指标：度、中间性这些）考虑论文如何分三段，如何针对结果进行讨论...
2021-03-11 17:50:28
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原创 大家都是第一次做人，你怎么那么秀
清晰的逻辑、良好的语言组织能力 组织思想的一套方法和原则——金字塔原理一、结论先行每篇文章只有一个中心思想，并放在文章的最前面。读者在接受信息时，总是在寻找一种能够将所有摄入信息联系起来的结构。提前告知结论，读者就知道要寻找哪个共同点，不再需要分析随后接收的每一个信息的所有特征，只需要寻找与前面信息的相同点，从而减轻了大脑负担。二、以上统下对这个结论进行剖析，说明产生这个结论的原因和其他一些相关信息，按照金字塔结构的模式从顶层往下进行迭代。先说大的笼统的抽象的概念，再说小的细节的..
2021-03-11 17:15:57
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原创 SPSS学习笔记（六）线性相关及回归
目录一、线性相关分析分析操作结果及分析二、直线回归分析分析操作结果及分析一、线性相关分析分析：案例：某研究者开展一项研究，拟探讨胆固醇浓度（mmol/L）与久坐时间（(mins/day)）是否有关。研究者收集了研究对象每天久坐时间（变量time）和胆固醇浓度（变量cholesterol）。观察两个连续变量之间的相关性，可以使用Pearson相关分析。需要考虑5个假设。假设1：两个变量都是连续变量。假设2：两个连续变量应当是配对的，即来源于同一个个体
2020-11-19 12:04:17
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原创 SPSS学习笔记（五）卡方检验
和“SPSS学习笔记”的其他方法不同，卡方检验是针对计数资料的目录一、卡方检验、Fisher精确检验（2*2）分析操作结果及分析二、卡方检验（R×C）分析操作结果及分析三、配对卡方检验分析操作结果及分析一、卡方检验、Fisher精确检验（2*2）分析：案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性需要先满足4项假设：假设1：存在两个二分类变量，
2020-11-19 11:58:53
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原创 SPSS学习笔记（四）非参数检验
目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-Whitney U检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水平的变化，本研究的数据为非正态分布。针对这种情况
2020-11-19 11:51:09
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原创 SPSS学习笔记（三）方差分析ANOVA（F检验）
一、单因素ANOVA单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定一种因素对试验结果有无显著性影响的统计方法。分析：研究者想分析不同group间的Index得分差异，可以采用单因素方差分析。单因素方差分析适用于2种类型的研究设计：1）判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异（也可以是2组，此时等同于独立样本t检验）；2）判断前后变化的差值是否存在差异。使用单因素方差分析时，需要考虑6个假设。假设1：因变量为连续变量；假设2：有一.
2020-11-19 11:40:43
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原创 SPSS学习笔记（二）T检验
一、单样本T检验推断该样本来自的总体均值μ与已知的某一总体均值μ0（理论值）有无差别，用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。应用举例：1、从某厂生产的零件中随机抽取若干件，检验其某种规格的均值是否与要求的规格相等（双侧检验）2、在某偏远地区随机抽取若干健康男子，检验其脉搏均数是否高于全体健康男子平均水平（单侧检验）3、检验某一线城市全体高三学生视力水平是否比全国全体高三学生视力水平低（单侧检验）分析：本例25例贫困孕妇接受了膳食服务，他们的新生儿体重即为一个样本，而所有未
2020-11-19 11:21:15
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原创 SPSS学习笔记（一）判断是否服从正态分布
一、正态性检验：图形定性判断1、直方图在样本量比较大时，可根据直方图及对应的正态概率密度曲线的形状大致判断资料是否服从正态分布。操作：图形-旧对话框-直方图结果与分析上图中横坐标为猪崽体重，纵坐标为猪崽频数。可以看出绘制的直方图与对应的正态分布曲线形状大致相同，基本可以判断资料服从正态分布。2、P-P图和Q-Q图P-P图（频率-频率图）反映了实际观测值的累积频率（横坐标）与正态分布的理论累积概率（纵坐标）的符合程度，Q-Q图（分位数-分位数图）反映了实际观测值的分位.
2020-11-19 11:12:45
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原创 实现SEEG电极触电的自动分割
事先准备数据：CT、MRI 软件：ContactSegmentation_SYSU、3D Slicer操作步骤声明：一定要看“User Manuals forContactSegmentation_SYSU"和fsppt一、图像数据预准备一开始所给数据没带.dcm后缀，用3D Slicer导一遍【图】选SAG_T1 series数据同样没带.dcm后缀，用3D Slicer导一遍【图】选OJESTMVN文件夹，SeriesNumber：5...
2020-11-11 11:07:49
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原创 下载B站视频到本地——插件法
需要Tampermonkey插件 以Microsoft Edge为例1、安装插件电梯直达http://www.tampermonkey.net/2、搜B站视频下载脚本3、去B站下载视频注意：下载的视频是flv格式，可能需要下载相应的视频播放器...
2020-10-24 14:48:17
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原创 读研经验
文献【找】尽量找2区及以上的、10年内的高引用率文献，否则自己的结果和老、差文献对比没有意义 【读】先看摘要和图表，如果不相关就及时止损！不要看了！
2020-10-23 21:46:42
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原创 MATLAB libsvm的安装及使用
安装及部分使用，此教程很详细：https://blog.csdn.net/qq_31781741/article/details/82666861安装跟着教程就vans（新手一般没有安装TDM-GCC编译器，点‘谦恭’链接
2020-05-12 20:40:34
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原创 SPSS各类检验、因素分析、分类方法
两组数据显著差异分析：T检验（组内、组间两组定类数据差异性分析：卡方检验（另一个统计类别变量对数值变量的影响：检验不同机器对装填量是否有显著性影响...
2020-03-25 15:05:38
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原创 学习IBS_paper
IBS Index（Information-Based Similarity Index）【1】：基于信息的相似性指数来检测和量化心率时间序列中的时间结构步骤一、时间序列映射为二进制的序列1）将m + 1个连续的区间映射到长度为m的二进制序列，称为m位“字”（此时m=8），“字”总数为2）每次移动一个数据点，该算法在整个时间序列中生成一个m位“字”二、计算不同时间序列的“距...
2020-02-27 20:12:20
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原创 信号处理の基础代码
一、计算并画频谱Fs = 100; % Sampling frequency T = 1/Fs; % Sample time N = size(recorddata,2); % Length of signal t = (0:N-1)/Fs; % Time vecto...
2020-02-23 15:57:04
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原创 【复现文献】 Automatic Analysis of Single-Channel Sleep EEG: Validation in Healthy Individuals
一、预处理1、读取数据数据来源：https://www.physionet.org/content/sleep-edf/1.0.0/将“edfread.m”和数据放在一个文件夹里[head, label] = edfread('sc4002e0.hyp'); % 读标签，舍弃最后一个标签（9）[header, recorddata] = edfread('sc4012...
2020-02-22 20:53:38
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原创 睡眠阶段分期——SVM和ELM分别与粒子群算法结合（main）
摘要：本研究的目的是建立具有最佳准确率的分类模型,以心电图(ECG)信号为基础,使用心率变异性(HRV)特征来识别睡眠阶段。该方法是极端学习机器(ELM)和粒子群优化(PSO)的组合,用于特征选择和隐藏节点数的确定。ELM和PSO组合的2、3、4和6分类的测试精度分别为82.1%, 76.77%, 71.52%, 62.66%。本文还比较了ELM和支持向量机(SVM)方法,其测试精度低于ELM和...
2020-02-17 21:18:45
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原创 睡眠阶段分期——SVM和ELM分别与粒子群算法结合（function）
目录importslpdb函数loadmatobject函数extractfeatures函数importslpdb函数——导入文件内容OutputData = struct('filename', fileName, 'time', anTimeGeneratedCell, ...'rr', rrCollection, 'annotation', anClassGenerat...
2020-02-17 19:58:03
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原创 一维信号小波去噪——瞎实操系列
目录一、code实现二、GUI实现--Wavelet Analyzer一、code实现小波进行滤波就是一个小波分解和重构的过程，其基本步骤如下：% 读数据load('slp02a.mat');normal=sig(1:5000,3)';figure;plot(normal,'r')title('Sigal')legend('normal')选择合适的小波...
2019-12-19 21:41:08
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原创 Sleep-EDF Database Expanded 读取
背景碎碎念：readedf.m、WFDB、EDFbrowser（无法import）读注释SC、ST都不行。readedf.m：edfread读出来的注释都不是整数，目测不能读WFDB：用rdsamp和rdann读的时候都报错了错误使用 rdsamp (line 203)Could not find record: sleep-edfx-1.0.0/SC4011EH-Hypnogra...
2019-12-08 18:05:39
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原创 MATLAB的WFDB软件下载及使用
前期碎碎念：之前为了用matlab读MIT-BIH PSG数据库，查了大量文献资料找数据格式，终于按照头文件（.hea）把.dat读出来了，具体见此链接。结果网上死活找不到.st文件读取方式，和.st斗争了下午＋晚上，想了两办法【1】按照注释格式MIT/AHA，用原始方法写代码读。结果发现有些记录是MIT，有些是AHA，过程很复杂，放弃；【2】再次尝试下载WFDB（之前总报错）...
2019-12-05 12:31:27
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原创 MIT-BIH数据库PSG信号提取（含EEG）
MIT-BIH Polysomnographic找了一圈都是针对MIT-BIH ECG数据库的，写一下另一个数据库（含脑电的PSG）简介：数据库由 18 个记录组成，导联数有四个、六个和七个三种，信号采样率是 250Hz，A/D 分辨率是 12Bit，每个记录由四个文件组成，分为头文件、数据文件和注释文件。其中注释文件包括两个，扩展名为.ecg 的注释文件和扩展名为.st ...
2019-12-04 14:49:28
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原创 2018国赛数学建模笔记
负责部分：搜集文献，推导一维热传导方程，提出解析解，第二问循环求解，论文写作写作心得体会：1、摘要很重要，基本上凭摘要初筛。必须指明研究的主要内容，使用的主要方法，得到的主要结论和成果摘要（第1段） 说一下你研究问题的背景及意义（第2段） 对于问题1我们首先建立了抛物型一维热传导模型，借助前向差分方法用MATLAB求解数值解。在考虑辐射、对流之后，可以对模型进行适当...
2019-09-13 14:11:00
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原创 深度学习之Pytorch（三）经典卷积神经网络
1.0 LeNet可训练参数：（滤波器大小+bias） 滤波器个数连接数：输出大小参数个数具体计算：https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html1.1 AlexNet（论文翻译）第一次引入激活层 ReLU，在全连接层引入了 Dropout 层防止过拟合的网络利用两块GPU是为了提高运算的效率，网络结构上差异不是很大...
2019-08-31 11:38:26
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原创 一、预处理（一）生成掩膜
import multiresolutionimageinterface as mirimport os.path as ospimport matplotlib.pyplot as pltfrom pathlib import Pathimport globimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"slide_path ...
2019-08-29 15:11:05
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原创 深度学习之Pytorch（二）卷积神经网络基础
1.1卷积神经网络概述不同于一般的全连接神经网络，卷积神经网络是一个 3D 容量的神经元，神经元是以三个维度来排列的：宽度、高度 和深度。 卷积神经网络中的主要层结构有三个：卷积层、池化层和全连接层。卷积层和全连接层拥有参数（通过梯度下降法更新），而激活层和池化层不含参数。1.2 卷积层每个滤波器在空间上(宽度和高度) 都比较小，但是深度和输入数据的深度保持一致 每个卷积层上...
2019-08-28 20:48:57
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原创 三、生成heatmap(一）裁背景和组织patch
提出来的新思路：将按顺序裁剪的patch喂入已训练好的网络，所生成的概率重新赋给数组中的对应区域，生成热力图。某张tif及所画病灶if __name__ == '__main__': wsi = WSI() # 创建一个wsi对象 # 含read_wsi_tumor()、find_roi_n_extract_patches_...
2019-08-27 17:33:49
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原创 深度学习之Pytorch（一）神经网络基础及代码实现
1.1 Tensor (张量)Tensor 可以和 numpy 的 ndarray相互转换 Tensor有不同数据类型，有32位浮点型torch.FloatTensor、64位浮点型 torch.DoubleTensor等1.2 Variable (变量)Variable 和 Tensor 本质上没有区别，不过 Variable 会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播，自动求...
2019-08-24 12:10:06
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原创 牛老师考察の基础知识
一、奈奎斯特采样定理定义：若连续信号x(t)是有限带宽的，其频谱的最高频率为fc。对x(t)抽样时，若保证抽样频率fs>2fc，那么可由x(nTs)恢复出x(t)，即x(nTs)保留了x(t)的全部信息。带宽：在某个频率范围内的信号频谱已经基本提供了我们需要的信息，那么这个频率范围外的信号频谱就变得可有可无。这个频率范围就是带宽。若不能满足采样定理，则采样后信号的频率就会重叠，即...
2019-08-20 20:59:18
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原创 PBL相关的网站合集
PCAPCA 中心化原因PPT模板动态PPT深度学习典型卷积神经网络代码9.15参考深度学习——卷积神经网络（详细回顾总结卷积神经网络（全深度学习发展史卷积神经网络综述卷积神经网络发展ZFNetSqueezeNetGoogLeNet V4吴恩达_深度学习反向传播VGG论文pytorch入门教程（五）：训练和测试CN...
2019-08-18 18:16:23
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原创 三、生成heatmap(二）基于patch画热力图
太长不看版1、将PIL.Image转换成批训练的DataLoader为什么一批一批进去处理2、载入网络（ torch.load('Resnet.pkl') ），并将数据放入网络，通过 outputs = model(images) 得到预测值，放在对应的对象中3、按对象的数字顺序排序，生成热力图保存耐心看完版事先准备：test_path = r'C:\Use...
2019-08-15 18:21:40
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原创 MATLAB实现PCA去除眼电信号
MATLAB实现PCA去除眼电信号前处理：利用之前获取的低频脑电信号，plot作图发现由于信号采集过程中电极与皮肤产生相对位移，信号受干扰较大，故只截取有效部分。问题的产生：但是处理后的信号中还是含有周期性的高幅值信号，查阅文献[1]得知，该信号应为心电、眼电信号。除了上述两种信号伪迹，还有：肌电信号EMG（解决办法：受试者尽量减少头颈部、手臂运动。加上肌电信号主要频率在100Hz以上，...
2019-08-09 14:12:18
5021
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原创 生成heatmap失败过程
生成heatmap失败过程之前都是用的pytorch框架，但是看了参照代码，想再用keras框架来输出预测值结果pytorch和keras保存网络及参数的文件不同，前者为.pkl，后者为.h5报错提示‘ fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl)’压根就不能用啊喂…嘤嘤嘤...
2019-08-03 19:03:29
399
原创 MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器
MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器前因：因为要准备保研面试，今年暑假就重新把烂尾的项目捡起来了。为了提取采集到的脑电信号中有用的部分，想用数字带通滤波器实现，浏览了很多帖子。要不是只有代码，没有注释；要不就是只有理论，没有代码。索性自己写一篇，方便回顾。首先用f=fftshift(fft(b)); w=linspace(-512/2,512/2,leng...
2019-08-03 10:07:35
51663
4
Mask Generation 生成掩膜即二值图像
2019-08-18
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