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通过Matlab调用OpenDss执行代码。

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简介：
它是一个在Matlab环境中设计的接口程序，旨在启动OpenDss程序并促进OpenDss与Matlab之间的交互。该程序对于那些希望学习如何使用OpenDss的人来说，无疑具有极大的指导意义和启发作用。

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  • 使用Matlab调用OpenDSS的代码运行方法
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    本简介介绍如何通过Matlab调用OpenDSS进行电力系统分析的方法和步骤，包括必要的工具箱安装、脚本编写及调试技巧。 在Matlab中用于启动OpenDss程序并实现两者之间交互的接口程序对于学习使用OpenDss的人来说具有启发性。
     
  • LASSO 执行的简易 MATLAB 代码及通用函数示例
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    本资源提供了使用MATLAB进行LASSO回归分析的简便代码和通用函数示例，适合需要快速上手或深入研究该方法的研究人员与工程师。 下面是一些简单的示例代码，用于生成一个测试数据集并调用通用函数来执行 LASSO（最小绝对收缩和选择运算符）。这些代码基于来自 mathworks 网站和 MATLAB 文档的内容编写。
     
  • OpenDSS 34节点代码
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    OpenDSS 34节点代码是用于电力系统配电网络分析的一个模型或案例研究，包含了34个具体节点的数据和配置信息，利用OpenDSS软件进行详细计算与仿真。 在OpenDSS环境下进行34节点配电网潮流计算的源代码。
     
  • 使用MATLAB执行MD5代码-SPIMCode:SPIM显微镜代码
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    这段代码是利用MATLAB语言实现对SPIM（Selective Plane Illumination Microscopy）图像数据进行MD5加密处理的程序。它提供了在SPIM成像技术中保证数据完整性和安全性的解决方案。 在MATLAB环境中运行MD5代码以及用于SPIM显微镜的extractStacks...m文件是一个脚本，其功能是从Lightsheet计算机获取“尽可能快”的数据格式，并将这些数据解包为每个视图、时间点和通道的独立文件。 hash_md5_parsing是一组代码，旨在通过另一个实例中相同的校验和来验证md5deep生成的校验和。假设您在一个设备上拥有一个数据集并将其传输到另一台设备上。将这两个副本分别称为data1和data2时，它们是否完全相同难以确定。 为解决这一问题，在每台机器上独立运行MD5校验，得到两个不同的长文本段落件（hashlist1.txt与hashlist2.txt）。然而，由于这些是不同计算机上的数据集路径会有所不同。例如，一个计算机的路径可能是E:/Runt/而另一个则是D:/Atlas_Data/Runt/。 为了使这两个哈希列表进行比较时能够正确识别它们所对应的实际文件内容是否一致，需要调整hashlist2.txt中的路径信息以匹配hashlist1.txt的内容格式和结构。这样可以确保在对比两个数据集的MD5校验和过程中不会因路径差异而产生混淆或错误判断。
     
  • OpenDSS 123节点源代码
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    OpenDSS 123节点源代码提供了电力系统配电网络分析工具OpenDSS的示例代码和模型，特别针对包含123个测试节点的经典配电系统案例，便于学习与开发。 在OpenDSS下计算123节点配电网的潮流。
     
  • MATLAB代码循环执行-TSP2019: TSP2019
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    TSP2019项目专注于使用MATLAB编写和执行解决旅行商问题(TSP)的算法。该项目通过优化循环结构，提高了解决大规模TSP实例的效率与准确性。 在Matlab环境下复现论文中的TSP2019问题求解代码包括两个主要部分：问题18与问题19。 对于问题18： - 该问题是通过ADMM算法（交替方向乘子法）和改进的内点方法(IPM)来解决。 - ADMM目前仅包含一个框架，用于无约束优化问题的解决方案尚未确定。 - 改进IPM在CVX环境下基本完成但仍有部分需要调整。要运行此算法，请执行`IPM.m`文件。 对于问题19： - 该问题是通过循环求解并在CVX环境中设置最大迭代次数为1来解决，可以通过修改`sdp`的‘maxit’参数实现。 - 此外，问题19具有解析解，因此使用函数`problem19.m`可以轻易地得到结果。 当前代码组织较为杂乱，并且存在多个独立的函数。后续计划对这些文件进行整理优化以提高可读性和维护性。此外，在部分地方使用了杨老师的toeplitz矩阵范德蒙德分解函数，即VanDec.m, 其中最后需要将phase替换为angle。 代码运行在Ubuntu18.04操作系统和Matlab2019b版本上，并且采用了CVX 2.2工具箱。硬件环境包括Intel处理器以及64GB内存。
     
  • CT 项目实例：在 MATLAB GUI 中使用及通过命令行执行 ct_project -MATLAB开发
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    本项目展示了如何在MATLAB环境中利用GUI和命令行操作CT（计算机断层扫描）数据。它提供了灵活的操作方式，使用户能更便捷地进行图像处理与分析。适合科研人员和技术爱好者学习实践。 在本项目中，我们将探讨如何使用Matlab开发图形用户界面（GUI）来处理DICOM图像数据。DICOM是一种标准格式，在医学影像领域如CT扫描中有广泛应用。通过创建GUI，非编程背景的用户也能方便地与这些图像进行交互。 首先，我们需要了解Matlab GUI的基本概念。GUI提供了一种友好的、以图形方式与用户互动的方式。在Matlab中，可以使用GUIDE（Graphical User Interface Development Environment）工具来设计和构建界面，并编写回调函数处理用户的操作。 项目启动时，在Matlab命令行输入`ct_project`命令即可运行该GUI应用。这表明`ct_project`是入口点函数，可能是由初始化函数调用的，负责创建并显示GUI窗口。 接下来，程序能够加载最多30张DICOM图像。在Matlab中可以使用`dicomread`函数读取这些文件，并将其转换为矩阵形式存储。为了处理多幅图片，我们需要通过循环结构逐个读取每一张图并将它们保存到数组里。 用户可以通过定义裁剪区域来选择感兴趣的图像部分。这通常涉及鼠标点击或输入坐标以设定矩形边界。在GUI中可以添加一个“选择区域”按钮和相应的回调函数实现这一功能，使用`ginput`获取用户的点选信息并计算出所需的范围。 一旦确定了裁剪区域，在所有加载的图像上执行相同的操作变得可能。这可以通过遍历图像数组并在每个元素应用相同的裁剪逻辑来完成。通过矩阵索引可以排除不需要的部分以进行精确的裁剪操作。 项目的目标是生成代表选定体积的3D图片。在Matlab中，可以使用`isosurface`或`slice`函数创建这样的视图。对于连续的数据集，我们可以用设置阈值的方式利用`isosurface`来构建等值面；而对于离散的像素数据，则可能更适合采用沿三个轴切片显示图像的方法。 为了展示3D图像，我们需要使用如`patch`和`surf`这类绘制表面函数，并通过调整视角、光照及材质效果使得视觉呈现更加逼真。这可以通过调用相关的Matlab函数来实现。 这个CT项目展示了Matlab在医学影像处理中的强大能力，包括DICOM图象的读取、用户交互式的图像处理以及3D图像可视化技术的应用。开发者编写MATLAB脚本和GUI工具使非专业背景的人也能便捷地分析和操作CT扫描数据，这对医学研究及临床诊断具有重要意义。
     
  • MatSWMM代码包，支持通过Matlab调用SWMM（含Python和LabVIEW调用内容）
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    MatSWMM是一款用于在MATLAB环境中运行SWMM模型的工具包，同时提供Python和LabVIEW接口，实现多平台模拟与分析。 可以从GitHub下载开源代码，地址为https://github.com/gandresr/MatSWMM，该资源免费且可直接获取。但由于原链接可能不稳定，已将此包上传以备不时之需。安装过程中遇到的问题及解决方法可以参考相关文档或博客文章。
     
  • 使用matlab和lingo进行优化计算：通过matlingo调用
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    本教程介绍如何利用Matlab与Lingo结合进行高效的优化计算，重点讲解Matlingo接口的应用技巧，帮助读者掌握复杂模型求解方法。 通过MATLAB调用LINGO执行优化计算，并将运算结果返回到工作空间，这种方法非常实用且具有原创性。
     
  • 基于DPSK调制与相干解调的MATLAB实现（含可执行代码）
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    本项目在MATLAB环境中实现了差分相移键控(DPSK)调制及相干解调技术，并提供了可以直接运行以验证性能的完整代码。 可直接运行的MATLAB DPSK仿真代码，通过AWGN信道实现。