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利用MATLAB开发的GS算法。

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简介：
利用MATLAB开发的GS迭代算法，主要应用于相位恢复，并且与菲涅尔衍射计算相结合，以生成光学全息图。

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  • MATLAB中的GS算法
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    简介：GS算法是指在MATLAB环境中应用的一种迭代求解方法，常用于处理大规模线性方程组和最优化问题，以其简单高效的特点，在工程计算中广泛应用。 当相位受到调制后，可以使用MATLAB算法进行相位恢复。这些基本的算法可用于处理这种情况。
     
  • 基于MATLAB的GS算法研究
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台深入探索与分析GS（Gauss-Seidel）算法，旨在优化其在数值计算中的应用效能。通过理论推导和实验验证相结合的方法，本文探讨了GS算法的各种变体及其在不同场景下的适用性，并提出了一系列改进策略以提升算法的收敛速度及稳定性，为工程实践提供了有力支持。 基于MATLAB的GS迭代算法用于相位恢复，并结合菲涅尔衍射计算光学全息图。
     
  • GS算法迭代与GS计算全息(gs全息)
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    GS（Gerchberg-Saxton）算法是一种用于确定两个波前相对相位恢复的关键技术，在光学信息处理中广泛应用。GS计算全息通过不断迭代优化，实现高精度的全息图生成与重建，是全息显示和数据存储领域的重要方法之一。 通过多次使用GS算法迭代，最终将所需的JPEG格式图片转化为对应的计算全息图。
     
  • 全息GS算法_全息_GS算法_全息Gs算法
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    简介：全息GS算法是一种结合了全息技术和改进型GS（Gauss-Seidel）迭代方法的技术，用于高效解决大规模数据处理和计算问题，尤其在图像重建、模式识别等领域展现出独特优势。 GS全息算法的MATLAB实现。
     
  • Newton.m: 利用牛顿法计算方程的根-MATLAB开发
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    Newton.m是一款基于MATLAB编写的工具箱，利用经典的牛顿迭代法高效地求解非线性方程的根。适用于数学、工程等领域中需要精确数值解的问题。 该函数至少需要三个输入参数：函数本身、其导数以及初始猜测值。通过迭代计算后，它能够给出函数的根。第四个输入参数用于设定更改停止条件。
     
  • 基于MATLAB的GS算法编程实现
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    本简介介绍了一种使用MATLAB编程语言来实现GS（Gauss-Seidel）迭代算法的方法。通过该实现，用户可以更有效地解决线性方程组问题。 基于MATLAB的GS算法用于计算全息图及进行图像重建。
     
  • Douglas-Peucker算法：利用该算法减少曲线的点数量 - MATLAB开发
    优质
    这段简介可以描述为：“Douglas-Peucker算法”是一种用于简化折线或多边形轮廓的技术。本文档提供了如何使用MATLAB实现此算法，以有效减少曲线中的点数量而不显著影响其形状和特征。该代码适用于地理信息系统、地图绘制及数据可视化等领域，帮助提高处理效率并优化存储需求。 Ramer-Douglas-Peucker 算法（RDP）是一种用于减少曲线中近似点数的方法。该算法最初在1972年由Urs Ramer独立提出，并于1973年被David Douglas 和 Thomas Peucker 提出，之后的十年里还有其他几项相关工作。此算法也被称为Douglas-Peucker 算法、迭代终点拟合法和分割合并算法。 输入包括： - 一系列2xN 的点坐标 - 距离阈值ε（用于指定原始曲线与近似曲线之间的相似度，较小的ε意味着更接近） 输出为一个包含M个点的新列表（其中 M 小于等于 N），这些点构成了简化后的曲线。
     
  • GS.rar_GS_GS相位_光学GS算法_相位复原GS算法
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    本资源包提供GS（Gibbs Sampling）相位恢复及光学中的GS算法相关材料，包括理论介绍与实践代码，适用于深入研究相位复原技术。 该算法是原始的GS算法，可以利用频域已知振幅和空域已知振幅来复原空域相位，并包含GS算法的原始文献。
     
  • 利用MATLAB开发计算器应用程序
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    本项目旨在运用MATLAB软件平台开发一款功能全面的计算器应用，涵盖基础运算、科学计算及图形绘制等功能模块。 这是一个基于MATLAB软件制作的计算器！
     
  • 关联规则挖掘：利用Apriori算法的函数-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现基于Apriori算法的数据挖掘功能，旨在寻找大数据集中的频繁项集及关联规则。 关联分析是一种用于在大型数据集中发现隐藏关系的方法。通过给定的一组交易记录，它可以找出规则来预测一个项目出现在交易中的可能性，基于其他项目的出现情况。 这些规则通常以 A -> B 的形式表示（例如：{洋葱、土豆} -> {汉堡}）。 支持度和置信度的概念用来衡量所发现的关联规则的重要性。其中，支持度是指同时包含A和B的事务占所有事务的比例；而置信度则是指在含有项目集A的交易中也出现项目集B的概率。 我们通常使用Apriori算法来识别频繁项集。这个过程首先找出数据库中最常出现的一个个项目，并逐步扩展到更大的集合，确保这些集合满足最低支持率的要求（即它们必须足够常见）。之后，利用通过Apriori算法确定出的频繁项集来生成关联规则。