Advertisement

基于MATLAB的GS算法编程实现

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的GS算法编程实现
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的GS算法研究
    优质
    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。
     
  • 基于Matlab的GS算法全息图生成与再现
    优质
    本研究利用MATLAB实现GS算法，进行计算机全息图的生成及光学再现，探索数字全息技术在信息加密、物体三维显示等领域的应用潜力。 GS算法又称迭代傅立叶算法，本段代码主要基于Matlab利用迭次傅立叶算法生成全息图并再现。
     
  • 基于GS法的全息重现计算
    优质
    本研究探讨了利用GS（Gilbert-Jordan）算法优化全息图计算过程的方法，旨在提高全息图像再现的速度与质量。通过理论分析及实验验证，提出了一种高效的全息图像生成技术方案。 GS法傅里叶变换并循环得到全息图以便全息再现原图。通过GS法计算实现全息重现。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法编程实现
    优质
    本简介介绍如何利用MATLAB软件平台进行粒子群优化算法的设计与仿真，探讨了PSO算法的基本原理及其在求解复杂问题中的应用。 粒子群算法的Matlab实现代码每行都有详细注释。这是以前学习期间我自己编写并成功运行过的程序。
     
  • 基于Matlab的二维FDTD算法编程实现
    优质
    本项目运用MATLAB语言实现了二维时域有限差分(FDTD)算法的编程模拟，用于分析电磁波在不同介质中的传播特性。 用MATLAB编写的二维FDTD算法程序。
     
  • MATLAB中的GS算法
    优质
    简介：GS算法是指在MATLAB环境中应用的一种迭代求解方法，常用于处理大规模线性方程组和最优化问题，以其简单高效的特点，在工程计算中广泛应用。 当相位受到调制后，可以使用MATLAB算法进行相位恢复。这些基本的算法可用于处理这种情况。
     
  • 基于BP算法的LDPC编码Matlab实现程序
    优质
    本项目运用了Matlab语言实现了基于BP（信念传播）算法的低密度奇偶校验码(LDPC)编码器和解码器，并进行了仿真测试。该代码为研究者提供了理解和优化LDPC编码性能的有效工具。 无线网络中的信道译码算法采用LDPC编码的BP译码算法，该程序非常精炼，只需少量迭代次数即可完成译码。
     
  • 基于MATLAB的Retinex算法实现程序
    优质
    本程序利用MATLAB语言实现经典Retinex算法及其改进版本，用于图像增强处理，有效提升图像对比度和清晰度。 分享一个高效的MATLAB实现程序用于retinex处理，欢迎提出改进意见。
     
  • 基于GS算法的MATLAB全息图生成代码.zip
    优质
    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。