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流形正则化MATLAB代码-LDMM_GRAPH_LAPLACIAN_POINTCLOUD_DENOISE：基于低维流形模型的...

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简介：
这段MATLAB代码实现了一种用于点云去噪的技术，采用低维度流形模型和图拉普拉斯算子相结合的方法，有效减少噪声同时保持数据结构。 流形正则化Matlab代码使用图拉普拉斯正则化的低维流形模型对3D点云进行降噪处理。作者为曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪及成阳，该研究发表在IEEE Trans上。 文件结构如下： - main_addnoise.m：添加噪声到原始数据的主函数 - main_glr.m：GLR去噪的主要程序 - pcdGLR.m: GLR降噪的核心算法实现 - tool：工具包，用于支持GLR操作 - metric：计算均方误差(MSE)等相关指标的文件夹 - setParameter：设置参数用的函数 - 3d_data_set：样本点云模型anchor - gt：真实数据（无噪声） - noise: 加入不同水平(0.02, 0.03, 0.04) 噪声后的输入数据 - anchor：使用“锚”方法去噪后输出的数据

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  • 流形正则化MATLAB代码-LDMM_GRAPH_LAPLACIAN_POINTCLOUD_DENOISE：基于低维流形模型的...
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    这段MATLAB代码实现了一种用于点云去噪的技术，采用低维度流形模型和图拉普拉斯算子相结合的方法，有效减少噪声同时保持数据结构。 流形正则化Matlab代码使用图拉普拉斯正则化的低维流形模型对3D点云进行降噪处理。作者为曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪及成阳，该研究发表在IEEE Trans上。 文件结构如下： - main_addnoise.m：添加噪声到原始数据的主函数 - main_glr.m：GLR去噪的主要程序 - pcdGLR.m: GLR降噪的核心算法实现 - tool：工具包，用于支持GLR操作 - metric：计算均方误差(MSE)等相关指标的文件夹 - setParameter：设置参数用的函数 - 3d_data_set：样本点云模型anchor - gt：真实数据（无噪声） - noise: 加入不同水平(0.02, 0.03, 0.04) 噪声后的输入数据 - anchor：使用“锚”方法去噪后输出的数据
     
  • Matlab中的流形正则化近似算法代码-A Approximate-Manifold-Regularization-Scalable-Algor...
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    本资源提供了一种在Matlab中实现的大规模数据集适用的流形正则化近似算法，适用于机器学习任务中的特征学习与分类问题。代码简洁高效，便于科研和工程应用。 流形正则化matlab代码近似流形正则化：可扩展算法和泛化分析 该存储库提供了用于运行论文“近似流形正则化：可伸缩算法和泛化分析”的实验的代码。论文借鉴了Nystrom和PCG的LapRLS的思想，并使用了一些技巧。 这些代码在MATLAB中实现，结构如下： - ./datasets：所有数据集都在此目录下。 - ./data：存储处理后的数据，包括内核矩阵和图形拉普拉斯算子。 - ./结果：存储论文中使用的最终结果。 - ./core_functions：包含比较算法的实现。 - ./parameter_tune：用于调整参数。 - ./utils：一些工具函数，如构造内核矩阵和图形Laplacian、绘制曲线以及优化参数设置。 运行步骤如下： 1. 将数据集下载到./datasets目录下； 2. 运行实验1中的Exp1_*。m脚本； 3. 运行实验2的Exp2_test_labeled_curve.m脚本； 4. 通过运行Exp3_test_sample_curve.m进行其他实验。
     
  • 基于Matlab的流形学习代码（含流形学习算法）.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的流形学习算法代码包，内含多种经典流形学习方法及其应用示例。适合科研与教学使用。 基于Matlab开发的几种流形学习代码已经能够运行，并配有相应的文字说明。
     
  • Matlab代码- LapEMR: 流形正则化拉普拉斯嵌入回归的论文实现
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    LapEMR是基于Matlab的代码库，实现了流形正则化的拉普拉斯嵌入回归方法。该工具旨在支持相关学术研究与应用开发。 LapEMR是一个用于半监督学习的软件包，由林晨于2012年6月开发。该软件包提供了算法LapESVR的MATLAB接口。 使用说明： 此软件包是用MATLAB和C++编写的。其中QP求解器基于LIBSVM改编而成，并通过Matlab接口实现为C++代码，而其他部分则直接在Matlab中编写完成。 要运行测试代码，请在Matlab提示符下输入“demo”。 错误报告： 此程序包由林晨开发。如遇到任何与代码相关的问题，可联系林晨。 参考文献：LinChen, IvorWai-HangTsang和DongXu的论文《可扩展流形正则化的拉普拉斯嵌入式回归》，发表于2012年6月的IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS）期刊，第23卷，第6期。
     
  • fractalsurfacegenerater.zip_ MATLAB 分形地形生成_三维表面特征分析_分形三维模型_地形MATLAB代码
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    本资源提供了一个MATLAB工具包，用于生成和分析分形地形。通过该工具包可以创建具有复杂三维表面特性的分形模型，并进行详细的数据分析。适用于地理学、地质学及计算机图形学等领域的研究与教学。 用于生成具有分形特征的三维地形表面或相关性质的三维模型。
     
  • Matlab代码替换-TensorFlow-Manopt：用于黎曼流形优化的库
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    Matlab代码替换-TensorFlow-Manopt是一款专为在TensorFlow框架下进行黎曼流形优化而设计的软件库。它提供了一系列工具，帮助用户从Matlab环境平滑过渡到使用Python和TensorFlow进行复杂的数学计算与机器学习研究。此库致力于简化处理非欧几里得空间中的数据问题，并且包含丰富的文档和支持资源，方便科研人员、工程师及学生快速掌握并利用其强大的优化能力来解决实际 在MATLAB代码中替换TensorFlowManOpt库用于流形约束优化功能。安装此库的方法有两种：一是从GitHub获取最新的开发版本，命令为`pip install git+https://github.com/master/tensorflow-manopt.git`；二是直接通过PyPI安装软件包，使用命令`pip install tensorflow-manopt`。 该核心软件包实现了微分几何中的关键概念，包括流形和黎曼度量以及相关的指数映射、对数映射、测地线等。对于无法提供闭式表达式的流形情况，库还提供了数值近似值解决方案。例如： ```python S = manopt.manifolds.Sphere() x = S.proj(x, tf.constant([0.1,-0.1,0.1])) u = S.proju(S.exp(x), tf.constant([1., 1., 1.])) v = S.proju(S.exp(x), tf.constant([-0.7,-1.4,1.4])) y = S.exp(x,v) ``` 以上代码展示了如何使用库中的Sphere流形进行操作，包括投影、指数映射和测地线计算。
     
  • 关于mani.m的完整流形学习MATLAB代码
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    本资源提供了一套完整的MATLAB代码库，用于实现mani.m的流形学习算法。这套工具箱包含了各种函数和示例数据集，帮助研究人员与工程师深入理解和应用流形学习技术于数据分析、模式识别等领域。 流形学习最全的matlab代码mani.m提供了一个全面的资源来实现各种流形学习算法。这段代码涵盖了从数据预处理到模型训练及结果分析的所有关键步骤，适用于研究与教学用途。
     
  • 基于Matlab的圆柱形电流片磁场模拟及代码分享
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    本项目利用MATLAB软件进行圆柱形电流片产生的磁场模拟，并提供详细的仿真代码供学习与研究使用。适合电磁学领域学者参考和实践。 利用MATLAB进行圆柱形电流片磁场模拟是一项重要的物理应用实践项目，非常适合本科及硕士阶段的教学与研究学习。作为一款强大的数学计算软件，MATLAB广泛应用于数值分析、矩阵运算、信号处理以及图形可视化等多个领域。 在本案例中，我们使用MATLAB来模拟并展示由圆柱形电流片产生的磁场分布情况。这一问题基于电磁学的基本原理，主要涉及安培环路定理和毕奥-萨伐尔定律。其中，安培环路定理指出穿过任意闭合回路的总电流与其包围区域内的磁感应强度成正比；而毕奥-萨伐尔定律则提供了计算电流元在特定位置产生的磁场的具体公式。 通过编写MATLAB代码，我们可以解决这些复杂的数学问题并得出相应的结果。`MagneticFieldOfACylindricalCurrentSheet.mlx` 是一个包含所有相关代码和注释的Live Script文件，它将代码、解释文本及可视化结果整合在一起，便于用户理解与学习。此外，用户可以直接运行该脚本查看模拟效果。 另外还有一个配套文档 `MagneticFieldOfACylindricalCurrentSheet.pdf` ，可能详细介绍了整个实验过程中的理论背景以及MATLAB实现步骤的解析说明，适合初学者阅读以掌握相关物理概念和公式推导知识。 最后生成的可视化结果图示（如 `MagneticFieldOfACylindricalCurrentSheet.jpg` ）直观地展现了圆柱形电流片周围磁场分布情况。这不仅加深了对电磁现象的理解，并且提高了利用MATLAB进行复杂计算与图像处理的能力，非常适合用于提升科研水平和编程技巧。 总之，该项目为学习者提供了一个很好的机会去实践理论知识并深入理解圆柱形电流片的磁场特性，在物理及计算机应用方面都有很大的价值。
     
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