文件名称：matlab灰度处理代码-hand-tremor-freq-estimation:手震颤频率估计
文件大小：108KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:43:49
系统开源
matlab灰色处理代码基于相位的视频震颤频率检测方法 实验设置如下： 经验1.1）欧拉频率估计：姿态估计+跟踪器+相位指针+相位指针上的FFT。 Exp 1.2）欧拉频率估计：姿势估计+跟踪器+灰色+ FFT超过灰色。 将exp1.1与1.2进行比较以显示相位的影响。 Exp 2.1）拉格朗日频率估计：所有帧的姿态估计+关节（x，y）上的FFT（无平滑度）。 Exp 2.2）拉格朗日频率估计：所有帧的姿态估计+跟踪器+关节（x，y）上的FFT（加上跟踪器）。 比较exp1.1与2.1以显示使用欧拉坐标的重要性。 所需包装： -对于图像处理，请从中进行编译，否则您将错过一些视频处理功能。 -对于姿势估计部分，如果您想重新训练CPM网络，请从中安装自定义版本。 -使用复杂的可控金字塔生成相位图像，请使用以下命令进行安装：sudo pip install perceptual。 -为了使用卡尔曼滤波器平滑关节轨迹，请安装：sudo pip install filterpy。 安装 运行代码以获取模型文件。 $ src/get_model.sh 如果上述方法失败，请与我联系以获取Google
【文件预览】：
hand-tremor-freq-estimation-master
----src()
--------video_preprocessing.py(9KB)
--------util.py(11KB)
--------pe_and_crop.py(7KB)
--------sim.py(7KB)
--------video_in_frame.py(2KB)
--------kalman_tracking.py(7KB)
--------get_all_task_names.py(789B)
--------tfd_phase_joint_kal_y_cor.py(24KB)
--------cpm.py(9KB)
--------error_analysis.py(43KB)
--------metric.py(7KB)
--------category_err_analysis.py(35KB)
--------dl_model_from_gd.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------visualize.py(5KB)
--------tpd.py(10KB)
--------io_video.py(6KB)
--------filterbank.py(8KB)
--------config(737B)
--------tsk_error_anaylsis.py(15KB)
--------demo.py(12KB)
--------tfd.py(18KB)
--------exp2_2_prepare.py(4KB)
--------phase_method_evaluate.py(2KB)
--------get_model.sh(950B)
--------logger.py(2KB)
--------evaluate.py(14KB)
--------tfd_phase_joint.py(19KB)
--------fftm.py(5KB)
--------tfd_phase.py(20KB)
--------video.py(3KB)
----README.MD(5KB)
----src_matlab()
--------natsort.m(13KB)
--------natsortfiles_doc.m(6KB)
--------natsortfiles.m(6KB)
--------exp2_1.m(3KB)
--------exp2_2.m(4KB)
--------sim_method_comparison.m(6KB)
--------psd_est_gt_comparison_all_top_neus.m(2KB)
--------generate_freq_psd_all_patient.m(6KB)
--------est_gt_comparison_all_Rust.m(3KB)
--------AccToFreq.m(1KB)
--------gen_freq_psd_all_Top_neus.m(3KB)
--------PosToSig.m(599B)
--------AccToFreqPSD.m(2KB)