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Matlab的Edge源代码-IB2d：一个用户友好的二维浸入边界法，在MATLAB和Python中的完整实现，包括6...

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简介：
IB2d是一款专为科研与教育设计的开源软件工具，它在MATLAB及Python环境中实现了二维浸入边界法。此方法提供了一个直观且强大的框架来模拟复杂的流体动力学问题，并广泛应用于生物医学工程、环境科学和机械工程等领域。 MATLAB的egde源代码IB2d由Nicholas A. Battista博士编写。这是一种易于使用的二维浸入边界方法，在MATLAB和Python中有完整的实现，并包含60多个内置示例，包括纤维结构模型以及对流扩散的各种选项、Boussinesq逼近和/或人工强迫。 如果您使用此软件进行研究、教育或娱乐，请告知Nicholas Battista。如果您的工作基于该代码，请引用以下论文： - NABattista, AJBaird, LAMiller，用于肌肉-流体结构模拟的数学模型和MATLAB代码，《整合与比较生物学》55（5）：901-911 (2015) - NABattista, WCStrickland, LAMiller，IB2d: 浸入边界方法的Python和MATLAB实现，《生物灵感与仿生学杂志》，第 12 卷 第3期：036003（2017） - NABattista, WCStrickland, A.Barrett, LAMiller，IB2d重新加载: 更强大的浸入边界方法的Python和MATLAB实现

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  • Matlab的Edge源代码-IB2d：一个用户友好的二维浸入边界法，在MATLAB和Python中的完整实现，包括6...
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    IB2d是一款专为科研与教育设计的开源软件工具，它在MATLAB及Python环境中实现了二维浸入边界法。此方法提供了一个直观且强大的框架来模拟复杂的流体动力学问题，并广泛应用于生物医学工程、环境科学和机械工程等领域。 MATLAB的egde源代码IB2d由Nicholas A. Battista博士编写。这是一种易于使用的二维浸入边界方法，在MATLAB和Python中有完整的实现，并包含60多个内置示例，包括纤维结构模型以及对流扩散的各种选项、Boussinesq逼近和/或人工强迫。 如果您使用此软件进行研究、教育或娱乐，请告知Nicholas Battista。如果您的工作基于该代码，请引用以下论文： - NABattista, AJBaird, LAMiller，用于肌肉-流体结构模拟的数学模型和MATLAB代码，《整合与比较生物学》55（5）：901-911 (2015) - NABattista, WCStrickland, LAMiller，IB2d: 浸入边界方法的Python和MATLAB实现，《生物灵感与仿生学杂志》，第 12 卷 第3期：036003（2017） - NABattista, WCStrickland, A.Barrett, LAMiller，IB2d重新加载: 更强大的浸入边界方法的Python和MATLAB实现
     
  • 浸入边界法的应用探讨
    优质
    本文主要探讨了浸入边界法在不同领域中的应用情况，并对其未来发展进行了展望。通过分析实例，深入挖掘其优势与局限性。 浸入边界法主要用于模拟粘性不可压缩流场中的复杂几何外形的弹性膜结构运动，是一种有效的处理方法。该方法在多个领域有广泛应用。
     
  • 一维FDTD卷积边界条件(CPML)在Matlab中的实现
    优质
    本研究介绍了在一维空间中利用有限差分时域法(FDTD)结合完美匹配层(PML)技术的一种改进形式——卷积PML(CPML)，并详细阐述了其在Matlab软件环境下的具体实现方法。此算法能够有效减少计算中的非物理反射，提高数值模拟的精度和效率。 处理倏逝波时，传统的完美匹配层（PML）方法会产生较大的误差，因此需要采用卷积边界条件（CPML）。
     
  • 使用MATLAB实现K-means算法的完整实例（涵盖一维与二维）
    优质
    本文章详细介绍了如何利用MATLAB语言编写和运行K-means聚类算法，并提供了从基础到应用的一维和二维数据示例。 用MATLAB实现K-means算法的完整示例包括一维和二维数据的应用。这样的例子能帮助理解如何在不同维度的数据上应用聚类分析技术，并且能够提供实际操作中所需的代码细节，使学习者更容易掌握这一常用的机器学习方法。通过具体的实例演示，可以更好地展示MATLAB语言处理这类问题的独特优势及其灵活性。
     
  • MATLAB的Edge源代码-HED：使用PyTorch的整体嵌套边缘检测重新实现
    优质
    本项目为基于PyTorch框架对HED（Hierarchy Edge Detection）算法的复现工作。该算法通过深层网络学习，实现了高质量的整体边缘检测效果。 本段落介绍了MATLAB的edge源代码HED在PyTorch中的重新实现。该代码已在PyTorch1.0（CUDA9，CUDNN7）与MATLAB R2018b环境下使用Python3.6进行了评估。 准备步骤： - 克隆存储库：git clone https://github.com/xwjabc/hed.git - 下载并解压数据：wget https://cseweb.ucsd.edu/~weijian/static/datasets/hed/hed-data.tar；tar xvf ./hed-data.tar 操作指南： - 训练和评估：cd hed，python hed.py --vgg16_caffe ./data/5stage_vgg_py36.pickle - 结果存储在output文件夹中。 - 默认设置下，HED模型训练40个周期，在NVIDIA GeForce GTX Titan X（Maxwell）上大约需要27小时完成。 评估指令： cd eval；echo data_dir=../output/epoch-39-test | cat eval
     
  • 一维和二维中值与均值滤波的Matlab代码实现
    优质
    本文档提供了在MATLAB环境中实现的一维及二维信号处理中的中值滤波和均值滤波算法的具体代码示例。通过这些代码，读者可以深入理解并应用这两种基本的数字图像处理技术，用于降噪和其他相关任务。 一维二维信号中的中值滤波和均值滤波在MATLAB中的实现方法是通过自己编写代码来完成的。
     
  • Des源码 用户界面友好
    优质
    Des源码是一款设计简洁、功能强大的编程工具，特别强调用户界面的友好性，旨在为开发者提供一个高效便捷的编码环境。 自己实现的DES功能与MFC界面结合得很好，支持对文本进行加密，并且可以处理文件加密任务。该程序还采用了多线程技术来提高效率，并允许用户选择加密轮数。此外，它还包括了进度条以显示操作进展情况。
     
  • MATLAB中PCA人脸降维的完整代码实现
    优质
    本简介提供了一个详细的教程，介绍如何在MATLAB环境中使用主成分分析（PCA）进行人脸识别数据的降维处理，并附有完整的代码实现。适合希望了解和实践图像处理与机器学习技术的研究者及工程师参考。 数据集和详细介绍见相关博客文章。
     
  • 一维和二维中值及均值滤波的Matlab代码实现.zip
    优质
    该资源包含了一维与二维信号处理中的中值滤波和均值滤波在MATLAB环境下的具体实现代码。用户可以通过这些示例代码学习如何使用这两种基本方法来减少噪声并进行图像平滑处理，特别适用于初学者快速入门数字信号处理领域。 一维二维中的中值滤波与均值滤波在MATLAB中的编码实现。
     
  • 基于完美匹配层边界的总场和散射场源在1D FDTD中的应用——MATLAB代码实现
    优质
    本研究探讨了将完美匹配层（PML）边界条件应用于一维时域有限差分法(FDTD)中，用于计算总场与散射场的源项，并提供了相应的MATLAB代码实现。 为了演示代码的工作原理，我们选择使用标准具制成的介电板，并通过傅立叶变换计算其Tx和Rx光谱。输入信号包含一个被高斯包络调制的正弦波。