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基于MATLAB的粒子图像 velocimetry (PIV) 工具箱

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简介：
本工具箱为使用MATLAB进行粒子图像测速(PIV)分析而设计，提供了一系列功能强大的算法与模块，旨在简化数据处理流程，并支持科研人员和工程师深入探究流体动力学特性。 简单易用的基于MATLAB的粒子图像测速（PIV）工具箱。

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  • 基于MATLAB的粒子图像 velocimetry (PIV) 工具箱
    优质
    本工具箱为使用MATLAB进行粒子图像测速(PIV)分析而设计，提供了一系列功能强大的算法与模块，旨在简化数据处理流程，并支持科研人员和工程师深入探究流体动力学特性。 简单易用的基于MATLAB的粒子图像测速（PIV）工具箱。
     
  • 基于MATLAB的粒子图像测速(PIV)源代码
    优质
    本源代码为利用MATLAB开发的粒子图像测速（PIV）工具，适用于流体力学研究中的速度场测量与分析。 很好的粒子图像测速（PIV）Matlab源代码，在MATLAB 2010版本下测试通过。
     
  • 带GUI的粒子图像测速仪(PIV)工具-MATLAB源码(PIVlab)
    优质
    简介：PIVlab是一款基于MATLAB开发的图形用户界面(GUI)工具，专门用于粒子图像测速(PIV)分析。它提供了便捷的数据处理和可视化功能，便于研究人员进行流体动力学研究。 PIVlab是一个基于图形用户界面（GUI）的粒子图像测速软件。它不仅可以计算粒子图像对内的速度分布，还可以用于导出、显示和分析流型的各种参数。用户友好的图形用户界面能够控制PIV相机和激光器，使数据采集与后处理过程更加高效便捷。
     
  • 基于PIV技术的粒子图像处理方法
    优质
    本研究探讨了利用粒子图像 velocimetry (PIV) 技术进行流体动力学分析的方法，重点介绍了先进的粒子图像处理技巧及其应用。 关于PIV的文献非常值得一读，对处理PIV图像有很大帮助。
     
  • 用于PIV粒子图像测速的软件
    优质
    本软件专为PIV（粒子图像 velocimetry）技术设计，提供高效的数据处理与分析功能，适用于流体动力学研究中的速度场测量和颗粒追踪。 使用分析两张图片的方法来获取速度场和涡量场的参数非常实用。通过FFT算法可以分析粒子群的位移，并且可以通过获得的速度场利用控制容积法或泊松方程法进行进一步研究。
     
  • 基于QT的PIV（粒子图像测速）程序编写
    优质
    本项目基于QT框架开发了一套用于粒子图像测速(PIV)分析的软件程序，旨在提供高效、准确的数据处理与可视化工具。 用QT编写的PIV（粒子图像测速）程序，在Ubuntu 9.10系统下测试通过。
     
  • MATLAB粒子群工具箱
    优质
    MATLAB粒子群工具箱提供了一系列函数和应用程序，用于优化问题求解，支持用户定义复杂模型，并通过粒子群算法探索最优解。 解压后将文件添加到MATLAB的路径中，然后运行自己写的函数时可以直接调用。
     
  • 基于MATLAB的粒子群优化（PSO）工具箱
    优质
    本工具箱为使用MATLAB实现粒子群优化算法提供了全面的支持。它包含多种标准和改进版PSO算法，适用于解决复杂优化问题，并附带详尽文档与实例演示。 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种近年来发展起来的进化算法。PSO 属于进化算法的一种，与遗传算法类似，它从随机解开始，并通过迭代过程寻找最优解；同时利用适应度来评价解决方案的质量。然而，相比遗传算法而言，它的规则更为简单。压缩文件内包含英文说明书。
     
  • MATLAB中部分代码无法运行 - PIV: Python和MATLAB中的粒子图像测速(PIV)代码
    优质
    本文探讨了在使用MATLAB进行粒子图像测速（PIV）分析时遇到的部分代码执行问题，并介绍了Python与MATLAB两种编程语言在PIV应用上的代码实现情况。 在MATLAB中有一些粒子图像测速（PIV）代码运行存在问题，在Python和Matlab中的PIV代码中，Python版本的代码（Python_Code.py）经常更新，而Matlab版本相对较旧。如果可以的话，请使用Python代码。在某些情况下，Numba库可以使代码运行得更快（最多2.2倍）。如果您不想使用Numba，请将第12和第15行注释掉。
     
  • RBMCDAbox - 基于Rao-Blackwellized的RB粒子滤波Matlab工具箱
    优质
    简介：RBMCDAbox是一款基于Rao-Blackwellized RB粒子滤波算法开发的Matlab工具箱，适用于复杂多目标跟踪和非线性系统状态估计。 In this paper, we present a documentation for a Matlab toolbox that includes algorithms based on Rao-Blackwellized particle filtering. This toolbox is designed to address data association problems commonly encountered in multiple target tracking scenarios. The toolbox integrates functions from EKF/UKF toolboxes for enhanced functionality.