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该文件夹包含SST变换的MATLAB代码。

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简介：
该文件夹中包含了SST变换的MATLAB代码，经过严格测试确认其可运行状态。该程序实现了同步压缩变换，并能有效地处理时频分析任务，呈现出令人满意的结果。

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  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
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    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。
     
  • MATLAB中的SST同步压缩变换代码
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    这段代码实现了MATLAB环境下的SST（同步子空间技术）同步压缩变换算法，适用于信号处理和模式识别领域中数据集的高效分析与特征提取。 MATLAB实现同步压缩变换（SST）算法的源码，已亲测可用。
     
  • SST同步压缩小波变换的MATLAB完整源代码
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    这段简介是关于SST同步压缩小波变换技术的全面指导和实现资源。提供详细的MATLAB源代码，帮助用户理解和应用这种先进的信号处理方法。适合研究者、工程师以及对小波分析感兴趣的读者深入学习和实践。 同步压缩小波变换（SST）的MATLAB完整源代码可以提供，并且可以直接运行。该代码包含了正向变换和逆向变换的功能。
     
  • Yolov8文件夹，含源代码
    优质
    本文件夹包含Yolov8的完整源代码，适用于进行目标检测的相关研究和开发工作。包含了模型训练、推理等核心功能模块。 yolov8文件夹包含源代码。
     
  • 在Matlab中使用霍夫变换检测圆和直线-包含代码的RAR文件
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现霍夫变换检测圆形与直线的完整代码及示例数据。通过RAR压缩包形式分享，便于使用者快速上手实验与学习相关图像处理技术。 在Matlab中使用霍夫变换方法检测圆和直线。该资源包含了一个用于自动生成圆的功能，并附带一个名为Figure5.jpg的示例图像。通过此方法可以有效识别图像中的圆形和直线元素。其中包含了用霍夫曼方法检测圆、直线的相关代码及文件，适合进行相关研究或学习使用。
     
  • 小波变换代码包（压缩文件）.zip
    优质
    本资源为一个包含多种小波变换算法实现的代码包，适用于信号处理和图像分析等领域，提供源码与示例，方便学习和研究。 小波变换代码包包含三个实用的MATLAB代码，适用于小波分析。
     
  • Fourier Transform Analysis in Python: 傅里叶变换将时间函数转换为频率函数。该文件夹包含一系列波形分析...
    优质
    本资源介绍如何使用Python进行傅里叶变换分析，通过代码示例和解释帮助用户理解如何将时间域信号转换至频域，并提供多种波形数据的处理实例。 傅立叶变换分析-Python 傅里叶变换将时间函数转换为频率函数。一系列Python程序用于对函数进行傅里叶变换，以分析波形并计算其波函数和其他属性。
     
  • 广义S变换及S变换的Matlab代码示例包含一个实例分析
    优质
    本文章介绍了广义S变换的概念及其在信号处理中的应用，并提供了详细的MATLAB实现代码和具体案例分析。 广义S变换和S变换的Matlab代码包括了一个使用S变换的例子。这段文字描述了如何通过编程实现这两种数学工具，并提供了具体的示例来帮助理解它们的应用场景和技术细节。