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MATLAB的edge源代码-RMT：RMT

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简介：
该数据集包含用于Matlab的edge源代码，与Giacomo Livan、Marcel Novaes和Pierpaolo Vivo撰写的《随机矩阵简介》相关联。这些Matlab文件构成了一个完整的集合，并且所有文件的命名都与本书中使用的名称一致，这使得浏览和定位变得非常便捷。 值得注意的是，“histnorm.m”文件旨在简化标准化直方图的绘制过程，而“double_factorial.m”则由代码“Gaussian_finite_density_check.m”调用。 此外，所有提供的代码均已使用Matlab R2015b版本进行编写并经过充分的测试以确保其可靠性。

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  • MATLAB的edge源代码-RMT: RMT
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    RMT项目是基于MATLAB环境下对图像边缘检测函数`edge`的深入研究与实现。该项目提供了自定义算法和参数调整能力，增强图像处理功能。 这段文字描述的是与Giacomo Livan、Marcel Novaes 和 Pierpaolo Vivo 的“随机矩阵简介”相关的Matlab文件集合。所有Matlab 文件的命名都与书中使用的名称一致，因此使用起来应该不会很困难。唯一的例外是 histnorm.m（用于绘制标准化直方图）和 double_factorial.m （被代码 Gaussian_finite_density_check.m 调用）。所有的代码都是在 Matlab R2015b 版本上编写并测试过的。
     
  • MATLAB的edge源代码-GRACE_Matlab_Toolbox: GRACE_Matlab_Toolbox
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    GRACE_Matlab_Toolbox是一款基于MATLAB开发的工具箱，它包含了用于处理和分析GRACE重力数据的多种函数。其中包括了使用MATLAB内置函数edge的源代码，帮助科研人员更高效地进行数据分析与可视化工作。 GRACE_Matlab_Toolbox（GRAMAT）包含一组开源函数用于处理GRACE 2级球面谐波系数乘积。GMT的数据处理功能包括：去除“从北到南”的条纹和平滑，进行球谐分析与合成；减少由GRACE衍生的质量变化引起的泄漏效应，并在时空范围内分析区域质量变化。该工具箱还提供了一个方便使用的Matlab GUI界面。 此工作已在《地球科学信息学》上发表。使用GRACEMatlab工具箱时，请引用以下论文： 1. 冯伟，沉昌民，潘Y，“中国地下水储量变化的卫星重力监测：综述”，遥感2018年第5期，第674页。 2. 冯伟、钟明.J.-M。Lemoine，R.Biancale，H.-T.Hsu和Xia Xia，“利用GRACE数据与地面测量评估华北地区地下水枯竭情况”，水资源研究2013年版。 如果您在出版物中引用了上述论文，请告知我们。
     
  • MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码
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    这段简介描述的是一个基于MATLAB环境下的开源项目——MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码，专注于提供5G通信系统中LDPC（低密度奇偶校验）编码的相关实现。该项目为研究和开发人员提供了学习与实验的重要资源。 为了测试LDPC编码和解码功能，请在MATLAB下运行test_all_ldpc_cases函数。其中的LDPC解码功能decLDPC_layered.m由Christoph Studer编写，我对其进行了小的修改以加快执行速度；另一项解码功能ldpc_decode.m也包含在此代码库中。此外，还附带了两个来自3GPP的Excel文件。除了decLDPC_layered.m和ldpc_decode.m之外的所有MATLAB代码均遵循MIT许可证。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM仿真 - edge源代码
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    本项目提供MATLAB实现的EKF-SLAM（边缘）算法的完整源码。通过模拟机器人在未知环境中的探索与定位，演示如何利用传感器数据进行地图构建和状态估计。适合于学习SLAM技术的研究者使用。 MATLAB中的SLAM模拟器使用图形界面进行可视化，并允许手动绘制房间和障碍物。该软件由JaiJuneja编写并开发，是牛津大学工程科学系本科项目的一部分。 请出于个人或研究目的自由地使用、修改和分发此软件，并注明作者身份及包含版权信息。其中部分代码从其他软件改编而来，具体如下： 雅各布变换的代码改编自琼·索拉（）的SLAM课程。 doICP.m中的ICP算法改编自AjmalSaeedMian编写的代码。 未修改的任何第三方代码都在文件夹3rd-party中指示。导航到根文件夹并运行setup.m，GUI将自动打开。在根目录下有许多预设地图保存为.mat文件，可以加载这些地图或创建自己的地图。准备就绪后点击“执行SLAM模拟”，生成的网格图可另存为.mat文件（及分辨率）或.tiff图像中的矩阵形式。
     
  • MATLAB的edge源代码-SOM-Toolbox: SOM工具箱
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    SOM-Toolbox是基于MATLAB开发的一款自组织映射(SOM)工具箱，包含了一系列用于数据可视化和聚类分析的函数。本仓库提供了MATLAB edge函数的部分源代码，便于用户深入理解和定制SOM算法。 MATLAB的SOM工具箱用于自组织地图（SOM）等相关功能。SOMToolbox2.0是实现自组织地图算法的Matlab5软件库，由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。SOMToolbox2.1是对SOMToolbox在2012年12月进行修订的版本。有关具体更改，请参阅CHANGELOG。 为了使用该工具箱，您需要执行以下命令设置路径：addpath(genpath(SOM-Toolbox))；这将把SOM-Toolbox及其所有子文件夹添加到Matlab搜索路径中。 工具箱包含多个目录： -som：包括修订后的版本中的SOM功能。 -gtm：使用Netlab的GTM功能。 -contrib：外部贡献给SOM工具箱的内容。 -demo：演示脚本和数据。 该软件包是免费软件，您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可协议进行分发和修改。
     
  • MATLAB的edge源代码-异常检测(abnormality detection)
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    本项目提供MATLAB实现的边缘检测算法源码，并特别应用于异常检测领域。通过分析图像边界信息，有效识别数据中的异常点和模式，适用于各种需要自动检测偏离正常范围的数据场景。 MATLAB的edge源代码及异常检测 这是在Matlab环境下实现的一个基于Cewu Lu编写的公共代码以及后续论文的研究成果。稀疏组合训练系统的一部分由Ruya Gong根据[1]编写，但具体代码在此未列出。 培训和测试视频可以从该研究的相关项目页面下载。更新版本的视频数据则由朱枫、储奇、侯伯学、庄炳兵及黄腾宇提供。
     
  • Matlab的Edge源代码-FDNDLP：WPE语音去混响算法
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    本项目提供了一种基于FDNDLP模型的WPE（波束形成与估计）语音增强技术的Matlab实现代码，专注于去除语音信号中的回声和混响效应。 Matlab的egde源代码实现了频域方差归一化延迟线性预测算法，该方法旨在消除语音混响，并被称为加权预测误差（WPE）方法。实现这一功能需要MATLAB以及信号处理工具箱的支持。 运行演示： - 对于MATLAB：只需执行脚本段落件demo_fdndlp.m，在此过程中会使用音频采样wav_sample。 - 若要用自己的数据，请在demo_fdndlp.m中更改文件路径和样本名称，这些配置收集在config.m。注意谨慎修改设置以避免错误。 Python代码实现方面： 所需环境包括Python 3.x、脾气暴躁的声音文件（假设为.wav格式）以及matplotlib库（可选用于可视化）。 使用方法如下： python wpe.py [-h] [-o OUTPUT] [-m MIC_NUM] [-n OUT_NUM] [-p ORDER] filename 要以默认配置运行并处理给定的音频样本，请执行以下命令： python wpe.py ../wav_sample/sample_4ch.wav
     
  • Matlab的edge源代码-Evaluation-2019：2019年PhysioNet/CinC竞赛评估代码
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    这段代码是为2019年PhysioNet/CinC挑战赛设计的评估工具，用于评价基于Matlab的边缘检测算法（edge函数）性能。 在MATLAB的evaluate_sepsis_score.m脚本以及Python的evaluate_sepsis_score.py脚本中使用了基于效用的评价指标来评估PhysioNet/CinC挑战赛2019年的算法性能，这些脚本能够产生一致的结果。对于该挑战赛，我们采用了实用得分作为主要评判标准，这是输出结果中的最后一个（第五个）评分。 在MATLAB环境下运行评估代码时，请使用以下命令： ```matlab evaluate_sepsis_score(labels, predictions, scores.psv) ``` 其中，`labels`代表包含标签文件的目录；例如训练数据库所在的PhysioNet网页地址。而`predictions`则是算法生成预测结果所在的一个目录位置；最后，可选参数`scores.psv`包含了用于进行预测时所使用的分数集合（在PhysioNet网站上有详细描述）。 对于Python环境，则需要先安装NumPy库后执行evaluate_sepsis_score.py文件来运行评估代码。
     
  • MATLAB的edge源代码-PolarCodeDecodersInMatlab: 包含CA-SCL和快速C...
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    这段内容提供了使用MATLAB实现的极化码(Polar Codes)解码器的源代码，包括循环冗余校验(CA-SCL)和快速解码算法。适合通信系统中编码理论的研究与应用。 这段文字描述了一个名为PolarCodeDecodersInMatlab的PDF文件，该文件包含了在Matlab环境中实现的Polar解码器源代码（包括CA-SCL、快速CA-SCL以及BP解码器）。文档采用教科书风格编写，适合中国初学者学习极地码。
     
  • MATLAB的Edge源代码-HFSS-API：用于通过MATLAB控制HFSS的HFSSAPI
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    MATLAB的Edge源代码-HFSS-API是一个工具包，它提供了通过MATLAB脚本与HFSS（High Frequency Structure Simulator）进行交互的功能。这个库允许用户自动化复杂的高频结构设计和仿真过程，提高效率并简化操作。 标题中的MATLAB的edge源代码与HFSS API相关联，表明这是一项使用MATLAB编程语言开发的项目，目标是通过Ansys High Frequency Structure Simulator（HFSS）的应用程序接口（API）来控制HFSS软件。HFSS是一款广泛应用于电磁仿真领域的工具，主要解决高频、微波以及光电子器件中的电磁场问题。HFSS API允许用户自定义工作流程，并实现自动化和定制化的设计与分析。 描述中提到的MATLAB的edge源代码意味着该项目是开源的，所有源代码都可供公众查看、学习及修改。这为开发人员提供了一个深入了解如何使用MATLAB与HFSS进行接口交互的机会，同时也鼓励社区成员贡献自己的改进或扩展。 标签中的“系统开源”进一步确认了项目的开放性，这意味着任何对HFSS和MATLAB集成感兴趣的开发者都可以参与进来，查看源代码并了解实现细节。他们还可以根据特定需求调整代码。 在压缩包子文件hfss-api-master中，我们可以推测这个项目是一个版本控制的仓库，master分支代表该项目的主要代码线。该文件夹很可能包含以下内容： 1. `src` 目录：存放核心MATLAB代码，这些代码用于构建与HFSS API的接口。 2. `examples` 或 `tests`目录：可能包括一些示例脚本，展示了如何使用这些接口进行实际操作，例如创建HFSS模型、运行仿真和获取结果等。 3. `docs`或 `readme`文件：提供了项目文档及使用指南，解释了配置和运行代码的步骤。 4. `license` 文件：阐明项目的开源许可协议（如MIT、GPL），规定了代码使用的规则以及分发和修改的规定。 5. 可能还包含安装脚本：帮助用户快速开始使用这些接口。 通过这个开源项目，开发者可以学习到以下关键知识点： 1. **MATLAB编程**：掌握MATLAB的基本语法及数据类型，并理解如何编写函数或脚本来调用外部程序。 2. **HFSS API接口**：了解HFSS API的结构和调用方法，包括创建和修改几何模型、设置仿真参数以及读取和解析仿真结果等操作。 3. **电磁仿真基础**：掌握使用HFSS进行频率域及时域仿真的基本原理及其电磁场相关概念。 4. **版本控制**：理解Git及其他版本控制系统的工作机制，并学会如何使用分支、合并和提交来管理代码变更。 5. **开源社区协作**：学习在开源项目中执行代码审查、问题跟踪以及贡献流程，以提升团队合作能力。 通过研究与实践这个项目，不仅可以提高MATLAB编程技能，还能深入了解HFSS API的使用方法。对于从事电磁仿真或相关硬件设计工作的工程师而言，这是一个非常有价值的资源。