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该文件包含基于MATLAB设计的DOE元件的GS算法源代码。

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简介:
该项目包含基于MATLAB设计的DOE元件的GS算法源代码,共计三个文档。其中,t31.m文件详细展示了GS算法的具体运用和操作流程。此代码特别适用于对标量衍射理论进行计算任务的处理。

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  • MATLABDOEGS.rar
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    本资源包含使用MATLAB实现的设计优化元素的GS算法源代码,适用于开展设计实验(DOE)的研究人员和工程师。 基于MATLAB设计DOE元件的GS算法源代码包含三个文档,其中t31.m文件演示了GS算法的具体实现过程。此代码适用于标量衍射理论计算。
  • SST变换Matlab
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  • MATLABGS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。
  • GSMATLAB全息图生成.zip
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    本资源提供了一种基于格雷编码(GS)算法在MATLAB环境中实现全息图生成的源代码,适用于光学、图像处理等领域的研究与学习。 GS算法在MATLAB中的应用包括生成全息图并进行多层传播处理。这种方法能够有效模拟光波的衍射特性,在光学成像与显示技术中具有重要价值。通过迭代计算,可以精确地再现或重构物体的空间信息,为复杂场景下的图像重建提供了强大的工具支持。
  • RSHurst指数RAR
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    这是一个包含用于计算时间序列数据赫斯特指数(Hurst Index)的代码库RAR压缩文件,采用R/S(Rescaled Range)分析方法。此工具适用于金融、气候研究等领域的数据分析工作。 数据导入简便直接可用,代码清晰易懂。
  • MATLAB续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 本科毕业论...
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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数变换彩色图像水印与实现——档说明
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    本项目设计并实现了利用MATLAB开发的一种新型彩色图像水印技术,采用四元数变换提高水印的安全性和鲁棒性。项目附有详细的文档和完整的源代码。 资源内容:毕业设计-基于matlab的四元数变换的彩色图像水印算法设计与实现+源代码+文档说明 代码特点: 1. 包含运行结果。 2. 参数化编程,参数可方便更改。 3. 代码编写思路清晰、注释详尽,并经过测试确保功能正常。 适用对象:计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计。 作者介绍:某知名公司资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作10年。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理分析、元胞自动机建模与仿真、图像处理方法创新和智能控制策略设计等,欢迎更多源码需求者访问作者主页搜索相关资源。
  • FPGA图形加速
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    本项目致力于开发一种基于FPGA技术的高效图形算法硬件加速解决方案。通过优化算法实现并提供完整源代码,旨在提升图像处理与计算机视觉应用中的性能和效率。 本段落将介绍使用FPGA实现图形算法的硬件加速设计,并以Bresenham画线算法为例展示C语言与Verilog代码的应用实例。这种设计可以被直接应用于LCD控制器中的硬件加速模块,从而加快图形处理的速度。 首先,了解什么是FPGA至关重要:FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种可以根据需要进行编程和配置的集成电路。它能够根据不同的应用场景灵活地定制以满足特定需求,在数字信号处理、图形处理及通信系统等领域得到广泛应用。 其次,我们需要理解“图形算法”的含义。这些算法用于生成图像或图形,并可以绘制二维或者三维物体如线条、圆形等形状。常见的实例包括Bresenham画线算法和DDA(Digital Differential Analyzer)算法。 接下来是关键的步骤:实现Bresenham画线算法在FPGA上的应用,这将显著提升其处理速度。以C语言为例: ```c int BresenhamLine ( int x1 , int y1 , int x2 , int y2 , int c){ ... } ``` 而基于Verilog的实现如下所示: ```verilog module line( input[31 :0] page_address, input clk_i, input rstn_i, input load_i, input ack_i, input signed[15:0] sx, input signed[15:0] sy, input signed[15:0] ex, input signed[15:0] ey, input[23:0] f_color_i, input[23:0] b_color_i, input[7 :0] data_i, output[23 :0] data_o, output[23 :0] addr_o, output pset_start_o, output reg line_over_o ); ... endmodule ``` FPGA在图形处理中具有广泛的应用前景,包括但不限于加速、优化和提高效率。它能够高效地执行诸如Bresenham画线算法或DDA等特定的图形任务。 最后,在比较单片机(MCU)、数字信号处理器(DSP)及中央处理器(CPU)时可以发现它们各自适用于不同类型的计算需求:例如,MCU适合用于小型嵌入式系统;而DSP则更适合于复杂的数学运算。相比之下,FPGA能够根据实际应用进行编程配置以适应多种场景。 软件与硬件之间的关系同样值得注意,在数字电路中两者皆可实现特定功能,并且可以互相模拟对方的功能特性。通过在FPGA上编写程序代码,我们可以灵活地结合软硬件的优势来解决各种复杂问题。
  • GSGS全息(gs全息)
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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。