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MATLAB 2016b 中的 imresize - MATLAB 集成 C 代码：实现内置函数 imresize 的 C 版本

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简介：
本文介绍了如何在MATLAB 2016b中使用imresize函数，并详细讲解了将其集成到C语言中的过程，实现了该功能的独立C版本。 Matlab集成的C代码MATLAB2016b-imresize MATLAB内置函数imresize（）的C实现目录开发环境： 编码语言：C语言 集成开发环境（IDE）：Microsoft Visual Studio 2017 用法： ```c out_zoom = imresize(&ori, &out_img_sz_zoom, nearest, true); // Nearest neighborhood, Zoom, Anti-aliasing option: true (should not be working because of zooming) out_down = imresize(&ori, &out_img_sz_down, nearest, true); // Nearest neighborhood, Down-scaling, Anti-aliasing option: true (should not be working because of nearest option) ```

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  • MATLAB 2016b 中的 imresize - MATLAB 集成 C 代码：实现内置函数 imresize 的 C 版本
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    本文介绍了如何在MATLAB 2016b中使用imresize函数，并详细讲解了将其集成到C语言中的过程，实现了该功能的独立C版本。 Matlab集成的C代码MATLAB2016b-imresize MATLAB内置函数imresize（）的C实现目录开发环境： 编码语言：C语言 集成开发环境（IDE）：Microsoft Visual Studio 2017 用法： ```c out_zoom = imresize(&ori, &out_img_sz_zoom, nearest, true); // Nearest neighborhood, Zoom, Anti-aliasing option: true (should not be working because of zooming) out_down = imresize(&ori, &out_img_sz_down, nearest, true); // Nearest neighborhood, Down-scaling, Anti-aliasing option: true (should not be working because of nearest option) ```
     
  • Matlab_imresize：Python中的imresize函数实现
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    本文介绍了如何在Python中模仿MATLAB的imresize函数来改变图像尺寸，提供了具体的代码示例和使用方法。 在最近的“超分辨率”挑战中（例如，请参见相关文献），通过MatLab imresize()函数执行了降尺度操作（采用三次立方插值）。 轨迹1：bicubic使用bicubic缩小比例（即Matlab中的imresize功能），这是单图像超分辨率研究中最常见的设置之一。 为了获得低分辨率图像，我们采用了Matlab的“imresize”函数（默认配置为双三次插值）以及所需的缩小比例：2、3和4。此外，将测试解决方案的质量（PSNR）与参考解决方案进行了比较——后者使用了相同的三次立方插值方法进行上采样，并同样使用了MatLab imresize()函数的默认设置。 所有这些操作都是为了用MatLab准备训练数据库（即缩小高分辨率图像）。同时，参考解决方案也应采用同样的方式处理：利用三次立方插值法放大图像。
     
  • Matlab高版本内置mapminmax函数的源代码
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    本资源提供MATLAB高版本中内置的mapminmax函数源代码，此函数用于对数据进行预处理，实现特征缩放至[-1,1]区间，便于神经网络等模型训练。 如果不能运行，则需要另下载boiler_process.m文件，该文件我已经上传到了上。
     
  • 使用Matlab代码实现FFT内置函数
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    本教程详细介绍了如何在MATLAB中利用内置的FFT函数进行快速傅里叶变换，并提供了相应的示例代码。适合初学者学习和实践。 FFT（快速傅里叶变换）可以用Matlab代码实现。在Matlab中调用此函数时输入FFT_1(XXX.wav)即可直接使用。
     
  • MATLAB实现的GPS C/A码生成函数——ca_gen
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    ca_gen是用MATLAB编写的函数，用于生成GPS C/A（粗略/收购）码。该代码有助于卫星导航系统信号的研究与仿真工作。 根据书中介绍的经典方法，用MATLAB编写的GPS C/A码生成函数采用码片延迟方式生成。输入为卫星标号svnum，输出包括0 1表示的码序列ca以及码的前十位first10。
     
  • Matlab Simulink生成C/C++代码的实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB和Simulink工具箱将系统模型转换为高效的C或C++代码的过程和技术。 使用Matlab Simulink生成C/C++代码，并将其应用于实际的控制环境中。
     
  • 在 C++ 中实现 Matlab 的 Filtfilt 函数
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    本项目旨在C++中复现Matlab的Filtfilt函数功能，该算法用于对信号进行前后向两次过滤处理，以实现零相位滤波效果。 本段落将深入探讨如何使用C++实现Matlab中的`Filtfilt`函数。该函数用于零相位数字滤波，在信号处理领域具有重要应用价值。通过两次过滤过程，即一次正向、一次反向，来消除由于滤波器引起的任何相位偏移。 1. **基本概念**： 零相位滤波是一种保持原始信号时间顺序不变的数字信号处理技术。这种特性对于需要精确时序信息的应用特别重要，例如音频和地震数据处理等领域。 2. **Matlab中的`Filtfilt`函数**： `Filtfilt`在Matlab中执行双程过滤操作：首先进行正向滤波，然后对结果进行反向滤波。这种方法避免了传统滤波器带来的相位偏移问题，但需要处理的数据量是单次过滤的两倍。支持多种类型的数字滤波器设计。 3. **C++实现的关键点**： - 滤波器设计：在C++中定义合适的滤波系数，通常涉及傅里叶变换或窗口函数等方法。对于不同的信号类型和需求选择合适的设计方式。 - 向量操作与模板使用：利用`std::vector`容器处理数据，并通过C++的模板特性实现泛型代码支持不同类型的输入输出。 - 双程滤波过程：在正向过滤之后，需要进行反向过滤以完成零相位效果。这一步中需要注意调整系数的方向。 4. **具体步骤**： 在实际编码时，可以按照以下流程操作来实现`Filtfilt`功能： 1. 定义并初始化滤波器的参数； 2. 使用`std::vector`存储信号数据和处理结果； 3. 执行正向过滤操作更新每个样本值； 4. 对已有的输出执行反向过滤，注意调整系数方向以匹配逆序的数据流。 5. **应用场景**： 利用C++实现的零相位滤波器可以集成到实时系统或离线数据分析项目中。例如，读取一个CSV文件中的数据，并应用定制化的数字信号处理算法进行高效且精准地过滤操作。 6. 性能优化建议： 尽管直接使用C++可能不如Matlab那样直观便捷，但通过采用多线程编程、SIMD指令集或OpenMP等技术可以显著提升计算效率。对于大数据量的场景下，则考虑利用内存映射文件来减少对系统资源的需求。 综上所述，用C++实现`Filtfilt`功能虽然具有挑战性，但它提供了一个更加灵活和高效的解决方案，在处理大规模数据时尤为适用。
     
  • C++ 实现 MATLAB 的 smooth 函数
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    本文章介绍如何使用C++语言实现MATLAB中的smooth函数，帮助开发者在不依赖MATLAB环境的情况下对数据进行平滑处理。 C++曲线平滑实现：使用VS2017+QT5.12.3开发工具进行C++曲线平滑的编写；利用C++编写的平滑滤波函数，能够快速完成滤波操作，并且通过调整滤波窗口大小来改变效果。此外，smooth函数中包含了rloess算法原理的应用，该算法用于实现数据的光滑处理。
     
  • MATLAB集成C代码-MSCOPE:MSCOPE MATLAB代码
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    MSCOPE是一款专为MATLAB设计的工具箱，它能够无缝集成和运行C语言编写的代码，极大地方便了跨语言编程与开发。 Matlab集成的C代码mSCOPE是一个综合多层模型，用于植被反射率、光合作用、荧光、温度及能量平衡的研究。该模型由杨培琪等人开发，并基于SCOPE模型（v1.61）构建了垂直非均质冠层的光相互作用和能量平衡模拟版本——mSCOPE_v1_beta。 SCOPE模型假设植被冠层在垂直方向上是均匀一致的，在水平方向上则是无限延伸，因其辐射传输程序依赖于经典的一维SAIL模型。然而，在实际情况下，冠层通常会在生物物理及生化特性方面表现出显著的垂直异质性。mSCOPE的发展旨在纳入这些特征的变化。 因此，尽管该模型不考虑水平变化（所以可以视为2-D），它也能够处理同质树冠的情况——通过将所有图层设置为相同或仅使用一层来实现。mSCOPE在保持原始SCOPE的结构和输出的同时，采用了不同的辐射传输解决方案以适应植被冠层中入射与发射辐射的变化。
     
  • 用C++实现MATLAB的filter函数
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    本项目旨在使用C++语言重现MATLAB中的filter函数功能，为不具备MATLAB环境但需要其滤波器功能的用户提供一个高效、灵活的解决方案。 因为需要使用filter函数（MATLAB内置函数），我曾在网上复制了一段代码，但那段代码实现不完整，并未计算zf。因此我自己结合MATLAB帮助文档进行了重写，测试结果良好。