Advertisement

Sandy_paper: 用于评估沉积物尺寸的相关峭度MATLAB代码 - 来自CAGEO筛选分析论文的估计工具...

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Sandy_paper是一款基于MATLAB开发的工具,专为地质学研究设计。该工具运用相关峭度方法来精确评估沉积物颗粒大小,源自《CAGEO》期刊的一篇筛选分析论文中的创新性估算技术,提供科研人员与工程师们一个高效的实验辅助手段。 相关陡度Matlab代码SANDY:这是一个用于通过CAGEO中的筛分分析估算沉积物尺寸分布的Matlab工具。该目录包含可以通过筛分分析计算一个或多个沉积物样品的沉积物尺寸分布的Matlab脚本。此工具专为从事沿海边缘、河口、河流和沙漠沙丘泥沙输送研究的专业人员设计。 SANDY使用多种类型的统计分析来获取沉积物样本的主要纹理特征(D50,均值,分类,偏度和峰度)。该算法包括矩量法(几何,算术和对数方法)以及图形方法(几何,算术和混合方法)。此外,它还提供了关于沉积物尺寸分布及其分类的图表。 计算工具会自动将所有图形导出为增强型图元文件图像,并且最终报告也将以纯文本格式输出。该工具还计算了与床粗糙度有关的一些参数,例如尼古拉德值和粗糙度长度。理论上的沉积环境是通过判别函数分析建立的。 使用均匀系数可以获得砂子的水力传导率以及颗粒样品的孔隙率。此外,还可以计算沙子压实的最大相对密度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Sandy_paper: MATLAB - CAGEO...
    优质
    Sandy_paper是一款基于MATLAB开发的工具,专为地质学研究设计。该工具运用相关峭度方法来精确评估沉积物颗粒大小,源自《CAGEO》期刊的一篇筛选分析论文中的创新性估算技术,提供科研人员与工程师们一个高效的实验辅助手段。 相关陡度Matlab代码SANDY:这是一个用于通过CAGEO中的筛分分析估算沉积物尺寸分布的Matlab工具。该目录包含可以通过筛分分析计算一个或多个沉积物样品的沉积物尺寸分布的Matlab脚本。此工具专为从事沿海边缘、河口、河流和沙漠沙丘泥沙输送研究的专业人员设计。 SANDY使用多种类型的统计分析来获取沉积物样本的主要纹理特征(D50,均值,分类,偏度和峰度)。该算法包括矩量法(几何,算术和对数方法)以及图形方法(几何,算术和混合方法)。此外,它还提供了关于沉积物尺寸分布及其分类的图表。 计算工具会自动将所有图形导出为增强型图元文件图像,并且最终报告也将以纯文本格式输出。该工具还计算了与床粗糙度有关的一些参数,例如尼古拉德值和粗糙度长度。理论上的沉积环境是通过判别函数分析建立的。 使用均匀系数可以获得砂子的水力传导率以及颗粒样品的孔隙率。此外,还可以计算沙子压实的最大相对密度。
  • ESP2 最优
    优质
    ESP2是一款专业的最优分割尺度评估工具,专为图像处理和计算机视觉领域设计,帮助用户快速准确地进行图像分割分析。 易康中的工具用于计算最优分割尺度,详细的使用说明请参阅我的博客。
  • Matlab影响-CharAnalysis:-炭诊断与
    优质
    CharAnalysis是一款基于Matlab开发的专业软件工具,专注于沉积物中碳成分的诊断和数据分析,为研究人员提供深入洞察。 CharAnalysis是用于分析沉积物-炭记录的程序,当目标是检测峰值以重建“局部”火灾历史时非常有用。该工具集包括诊断功能来帮助确定是否需要进行峰检测及最合理的参数选择;同时提供统计与图形总结结果的功能。整个代码已公开分发,并且详细注释以便用户能够深入了解其工作原理并根据个人需求修改程序。 CharAnalysis由美国蒙大拿大学生态与保护科学系的菲利普·希格拉教授开发,自2004年以来持续更新至2021年。(c)Philip Higuera 下载信息 可以通过点击页面上的相应图标以.zip或tar.gz存档的形式下载整个CharAnalysis程序。或者访问GitHub页面获取单个文件。 更新与注释 在“Wiki”选项卡中描述了有关CharAnalysis的更新,标题包含CharAnalysisUpdate”。如果有Gmail账户,还可以在Wiki页面上留下评论。
  • DSSS与时域_BPSK
    优质
    本文探讨了直接序列扩频系统(DSSS)中BPSK信号的自相关特性,并对比分析了基于时域自相关方法的性能与应用。 对DSSS/BPSK信号进行自相关处理可以估计其伪码周期。
  • 质量缝线
    优质
    本论文源码针对图像处理中的缝线检测问题,提出了一种基于质量评估的迭代算法,有效提高缝线估计精度与鲁棒性。 Quality evaluation-based iterative seam estimation for image stitching论文源代码使用Matlab编写并复现,包含各论文的公共图像拼接数据集用于算法测试,适用于从事图像拼接领域以及图像配准领域的研究人员。具体使用方法请参见文件中的ReadMe文档。
  • SpanBERT使
    优质
    本简介探讨了如何有效利用和评估SpanBERT模型。通过详细解释其代码框架及应用案例,为研究者提供深入理解该模型及其实际效果的方法。 斯潘伯特存储库包含该论文的代码和模型:我们发布了两个基础版本(SpanBERT base)和大型版本(SpanBERT large)套管模型。这两个模型具有相同的架构配置,但在掩蔽方案和训练目标上有所不同。 - 基础版:12层、隐藏头、参数量为1.1亿 - 大型版:24层、隐藏层数为1024个单位,采用多头机制(head)的数量是16,总参数数量约为3.4亿 这些模型与现有的BERT模型具有相同的格式结构,因此您可以轻松地用我们的SpanBET版本替换它们。如果您想使用我们提供的预训练模型,则在代码中已经对模型路径进行了硬编码。 以下是SQuAD 1.1和2.0上的一些评估指标: - BERT基础版:88.5(F1)/76.5(精确度) - SpanBERT基础版:92.4(F1)/83.6(精确度) - BERT大型版本:91.3(准确率),83.3 (核心Tyk F1) 平均: - 73.1 - 77.4 (SpanBERT 基础) - 77.1 (BERT 大型) 在F1分数方面,SQuAD2.0上分别为67.7(基础版 BERT)、68.2(基础版 SpanBERT)和83.3 (大型版 BERT)。
  • 学习模型训练、与预测
    优质
    本篇文章深入剖析了深度学习模型的训练、评估及预测过程,并对其相关代码进行了详细解析。通过具体实例指导读者理解每个步骤的技术细节和实现方法,助力提升深度学习项目的开发效率与准确性。 深度学习相关的模型训练、评估和预测代码。
  • MATLABSSIM图像似性
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的SSIM(结构相似性指数)算法代码,用于量化两幅图像之间的视觉相似度。适用于图像处理与分析领域。 图像相似性评价指标SSIM的论文源程序可以用Matlab代码实现。
  • 学习在深和视觉里程标准研究
    优质
    本研究探讨了深度学习技术在深度估计与视觉里程计领域中的应用,并对其评估标准进行了深入分析。通过对比不同模型的表现,提出更有效的性能评价体系。 在基于深度学习的深度估计或视觉里程计(VO)研究领域中,常用的性能评估指标包括相对误差(rel)、均方根误差(rmse)以及对数10误差(log10)。这些度量标准能够帮助研究人员客观地评价算法的效果和准确性。
  • IC卡软件
    优质
    本文章对当前市面上流行的IC卡软件分析工具进行了全面评估,旨在帮助用户了解各种工具的功能特点及适用场景,做出最佳选择。 用于ACR-122读卡器的工具,具体使用方法需要自己摸索,但它是可以使用的。