Advertisement

PSF的MATLAB代码-基于MSBL算法的实现。

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

简介：
psf的MATLAB代码MSBLMatlab实现了M-SBL算法。相关文件包括：MSBL：M-SBL算法的详细实现，可参考提供的参考资料。此外，createDicMat是一个函数，其功能是基于PSF生成字典矩阵H。为了演示该算法的应用，我们提供了用例示例。我们衷心感谢张志林博士，他为M-SBL代码的开发奠定了坚实的基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PSF的MATLAB代码-M-SBL算法的实现（MSBL）
    优质
    这段简介描述了一个基于PSF（Point Spread Function）的MATLAB程序，实现了M-SBL（Multi-Source Bayesian Learning）算法。该代码为信号处理和压缩感知领域提供了一种有效的多源稀疏信号恢复方法。 PSF的MATLAB代码实现了M-SBL算法。可以找到以下文件：MSBL：实现M-SBL算法（请参考相关文献）。createDicMat：基于点扩散函数(PSF)创建字典矩阵H的函数。演示：包含用例示例。我们感谢张志林博士，他提供了基础的M-SBL代码。
     
  • 基于MATLAB的SVD算法实现代码
    优质
    本项目提供了一个利用MATLAB编程环境实现奇异值分解（SVD）算法的完整示例代码。通过该代码，用户可以深入理解SVD的工作原理及其在数据处理中的应用价值。 SVD算法的MATLAB实现包含一个完整的界面，用户可以手动设置阈值。这属于课程资源的一部分。
     
  • 基于MATLAB的DCT算法实现代码
    优质
    本简介提供了一个使用MATLAB编写的DCT（离散余弦变换）算法实现代码。该代码旨在为图像处理、数据压缩等领域中的信号处理任务提供高效解决方案，适用于学术研究和工程应用。 本代码用于实现DCT算法，是用MATLAB编写的。
     
  • 基于MATLAB的SVD算法实现代码
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB编程环境实现奇异值分解（SVD）算法的代码。该代码适用于进行矩阵分析、数据压缩和推荐系统等领域。 这段文字描述了一个使用MATLAB实现的SVD算法资源，包含一个完整的用户界面，并允许手动设置阈值，适用于课程学习。
     
  • 基于MATLAB的ID3算法实现代码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB编程环境下的ID3决策树算法实现，旨在帮助数据科学家和研究人员快速构建与优化分类模型。通过该代码，用户能够深入了解特征选择过程，并有效处理各类数据集以提升预测准确度。 对于决策树来说,主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。本资源实现的是决策树分类算法中的ID3算法，并使用Matlab编程实现。
     
  • 基于MATLAB的KPCA算法实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）算法实现代码。通过该代码库，用户能够进行非线性数据降维，并应用于模式识别、特征提取等领域。 KPCA算法的代码实现使用MATLAB完成，其中kernel核函数包括poly多项式和gaussion高斯函数。
     
  • 基于MATLAB的NSGA-II算法实现代码
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB编程环境下的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的源代码。该代码适用于解决多目标优化问题，并提供了详细注释以便于理解和修改。 NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）是一种多目标优化方法，在解决具有多个相互冲突的目标函数的复杂问题上被广泛应用。在MATLAB中实现该算法可以利用其强大的数值计算能力和灵活的编程环境，使得复杂的优化过程更加直观和易于操作。 核心文件`NSGAII.m`通常包括了NSGA-II的主要流程与逻辑。它可能包含以下关键步骤： 1. 初始化种群：随机生成一组解，每个解代表一个潜在解决方案，并由一系列基因（或决策变量）组成。 2. 计算适应度值：为每一个解计算所有目标函数的数值，并将其转换成适应度值。在多目标优化中，这种适应度通常表示为目标函数的非支配层级。 3. 非支配排序：对整个种群进行分层处理，依据解决方案之间的非支配关系将它们划分到不同的等级（fronts）之中。 4. 层次选择：根据拥挤距离或其他标准，在每个等级内挑选一定数量的个体进入下一代。 5. 遗传操作：包括选择、交叉和变异等步骤，以保持种群多样性并引导搜索向更优解集前进。 6. 循环迭代：重复上述过程直到满足预设条件如达到最大迭代次数。 `example.m`可能用于展示如何调用NSGAII算法。它定义了问题的决策变量范围、目标函数等，并提供了接口以使用该算法。 压缩包中的`.mat`文件，例如测试数据集Viennet3.mat和Viennet2.mat，包含了多目标优化的具体实例信息，如网络设计或工程优化等问题的数据。这些MAT文件存储着有关这些问题的信息，便于用户直接运行和验证NSGA-II的效果。 此外还有ZDT1、ZDT2等系列的测试问题以及Kursawe和Schaffer问题，这些都是经典且具有不同难度特性的多目标优化函数集，用于评估算法性能。 通过修改`example.m`中的参数或将NSGA-II应用于自己的多目标优化问题中，并利用提供的测试数据验证和比较不同方法的效果。理解并实现这样的代码有助于深入掌握NSGA-II的工作原理及其在解决实际问题上的应用能力。
     
  • PSF的MATLAB代码-Optics：用于光学仿真的工具箱，包含相位检索算法实现
    优质
    这是一个由PSF开发的MATLAB工具箱，专注于光学仿真，尤其擅长相位检索算法的实现，为科研人员提供了强大的计算资源。 PSF的MATLAB代码是用于显微镜数据处理的小型工具包，可与InControl软件包结合使用或单独进行数据分析。 作者提供的内容包括： - **PR（阶段检索）**：包含相位检索所需的代码，基于Hanser等人在《宽视野荧光显微镜中的相位检索瞳孔函数》(Journal of Microscopy, 216:32--48, 2004) 中提出的方法。 - **Oblique_aberration.py**：处理倾斜SPIM的.mat数据集的主要程序。所有检索到的瞳孔函数都被存储在字典中，并另存为.npz文件。 - **group_retrieval**：一个可以批量处理选定文件夹内所有.mat文件的主程序，返回斯特列尔比率和检索到的学生列表。 - **PSF_PF类**：包含核心算法。初始化时需要提供显微镜参数。 - **load_mat函数**：加载.mat文件（通过指定路径mat_path），并将其转换为numpy数组。需要注意的是MATLAB与Python中3D数组的维度顺序不同，因此在其中一方可能需要进行转置处理以匹配另一方。 Phase_retrieval.py: 代码基于Ryan软件包中的p进行了改编。
     
  • Matlab中的PSF代码-MicroscPSF-Matlab：适用于荧光显微镜的高效精确3D PSF计算
    优质
    MicroscPSF是一款用于荧光显微镜的Matlab工具箱，专门设计用于快速准确地计算三维点扩散函数（PSF），以支持高级成像分析。 PSF的Matlab代码用于荧光显微镜中的三维点扩展函数（3D PSF）计算，该方法基于Gibson-Lanni模型，并在《Journal of the Optical Society of America》A卷第34期第6页发表了一篇文章，具体页面为1029-1034。这一组代码旨在提供荧光显微镜中三维点扩展函数的快速近似计算方法。 该算法比现有的511x511x255尺寸工具快约498倍。PSFGenerator使用的是具有多线程功能的Java语言，而推荐的方法则完全采用纯Matlab编写，并未包含任何编译过程。如果在运行时没有指定显微镜参数，默认设置将会被加载。 具体用法如下： ```matlab params.size = [256 256 128]; tic; PSF = MicroscPSF(params); toc ``` 此外，还有一个图形用户界面版本提供更快的计算速度。最后一步插值操作通过mex文件实现，能够将时间成本降低约50%。 ```matlab cd Utilities mex transformation.cpp params.size=[256 256 128]; params.fastcom=1; tic; PSF = MicroscPSF(params); toc ``` 以上是该代码的主要特性和使用方法说明。
     
  • 基于RBF的插值算法Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一种利用径向基函数(RBF)进行数据插值的Matlab实现方案。通过优化的RBF方法，实现了高效的数据点间平滑插值，适用于科学计算和工程应用中的复杂数据集处理。 径向基函数插值的Matlab代码以及C版本可以在我的分享中找到。