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喷管_CFD_Nozzle_MATLAB_特征线_源码_trysome.m

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简介：
本资源提供了一段MATLAB代码（trysome.m），用于模拟和分析喷管（Nozzle）的CFD特性，采用特征线方法进行流体动力学计算。 安德森计算流体力学中的特征线法可以用来计算喷管的流动特性，并且涉及网格生成。

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  • 喷管_CFD_Nozzle_MATLAB_特征线_源码_trysome.m
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    本资源提供了一段MATLAB代码（trysome.m），用于模拟和分析喷管（Nozzle）的CFD特性，采用特征线方法进行流体动力学计算。 安德森计算流体力学中的特征线法可以用来计算喷管的流动特性，并且涉及网格生成。
     
  • MATLAB初学者代码-MOC：喷嘴设计的特征方法
    优质
    MATLAB初学者代码-MOC：喷嘴设计的特征方法提供给初学MATLAB编程者一个实用案例，通过最小二乘优化（MOC）方法来探究和实现喷嘴的设计优化。此代码帮助学习者理解如何在工程问题中应用数值计算技巧，特别是针对流体动力学中的喷嘴形状优化。 在学习MATLAB编程的过程中，可以使用MOC方法进行特征分析。文件`MOC.m`包含了一个用于执行此操作的MATLAB脚本，而流程图则保存为zzle.png。输入参数存储于PARAMS.xlsx中，并且有两张图片mach.png和pressure.png展示了ANSYS CFD仿真结果。 此外，在学习过程中可以了解火箭引擎的工作原理以及如何使用MATLAB进行喷嘴生成的ANSYS CFD模拟。对于初学者来说，掌握一些基本的编程知识也是非常重要的。
     
  • 利用特征线法评估高超声速飞行器后体与喷管性能(2015年)
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    本文采用特征线法分析了高超声速飞行器后体与喷管的设计优化问题，评估其气动热力性能，并提出改进建议。 针对现有文献研究无法满足后体/喷管快速初步设计需求的问题,本段落探讨了利用特征线法进行后体/喷管的性能分析的研究工作。基于特征线法理论，我们对高超声速飞行器中的后体/喷管性能和二维结构进行了深入分析，并建立了一套用于计算后体/喷管二维流场的流程体系。此外，还开发了相应的程序并通过一系列实例验证了该方法的有效性与准确性。这些结果表明所提出的方法是可靠的。
     
  • FP.Zip_7SV_幅频_幅频曲线_幅频特征曲线和相频特征曲线
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    本资源提供详细的幅频曲线与相频曲线分析，包括其定义、绘制方法及工程应用实例，适用于电子工程与信号处理领域的学习研究。 在信号处理领域，幅频特性和相频特性是分析系统频率响应的重要工具，在滤波器设计、控制系统分析以及通信系统研究中有广泛应用。本段落将深入探讨这些知识点，并基于MATLAB这一强大的数学计算软件讲解如何计算和绘制这些曲线。 首先了解什么是幅频特性和相频特性：当一个系统对不同频率的输入信号进行响应时，其输出信号的幅度与频率的关系称为幅频特性；而输出信号相对于输入信号的相位差与频率的关系则为相频特性。这两者共同构成了系统的频率响应，揭示了系统对不同频率成分的过滤能力。 MATLAB作为功能强大的数值计算环境提供了丰富的函数和工具箱来处理信号处理任务。在这个案例中可能会用到以下MATLAB函数： 1. `fft`：快速傅里叶变换，用于将时域信号转换为频域信号，是计算幅频特性的基础。 2. `plot`：绘制图形的函数，可以用来画出幅频曲线和相频曲线。 3. `unwrap`：处理相位连续性问题，确保相频特性平滑。 4. `freqz`：专门用于数字滤波器的幅频和相频特性的计算。 在MATLAB中通常的操作步骤如下： 1. 定义输入信号，可以是一个简单的正弦波或随机序列。 2. 使用`fft`函数来计算信号的频谱。 3. 计算幅频特性：通过取频谱绝对值并除以输入信号峰值得到归一化的幅频响应。 4. 对于相频特性，则从频谱中取出相位部分，然后使用`unwrap`处理相位跃变问题。 5. 使用`plot`函数绘制横坐标为频率、纵坐标分别为幅值和相位的曲线图。 文档中的内容可能包含了MATLAB代码示例及计算过程详细步骤，并展示了最终的结果。阅读这些资料有助于更好地理解如何在实践中应用上述理论知识。 掌握系统对不同信号频段增益情况（通过分析幅频特性）以及了解信号延迟或提前信息（相频特性的揭示），对于理解和设计各种信号处理系统至关重要。
     
  • 二维喷管设计.zip_Nozzle_allxk4_二维喷管_喷管设计_喷管二维
    优质
    本资料包包含关于二维喷管设计的专业内容，涵盖流体力学原理及工程应用，适用于热能与动力工程领域的学习和研究。 二维喷管的设计涉及四个MATLAB文件。这些文件来之不易。
     
  • LSD线特征提取(Matlab)
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    本项目利用Matlab实现LSD（Line Segment Detector）算法，用于图像中的直线特征高效准确地提取。适用于计算机视觉和图像处理领域。 运行lsd_example和lsd2_example两个函数来提取LSD线特征（使用Matlab）。只需更改其中的图片路径即可。
     
  • HOG特征提取源码（免费）
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    本资源提供开源的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取代码，适用于目标检测和图像识别任务，完全免费使用。 Hog特征提取的详细代码可以输出一个包含所有特征的大数组。
     
  • MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现
    优质
    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。