ct值计算的代码位于Matlab-Dicom-Matlab工具箱中。

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简介：
该ct值计算的代码，采用MATLAB语言并为马克·格尔茨先生版权所有（2016年，威斯康星大学董事会）。针对MATLAB平台，该DICOM操作工具主要实现读取和写入DICOMRT文件的功能，其核心是编译后的函数集。这些工具被广泛应用于多种应用程序之中，例如以及其他场景。请注意，MATLAB是MathWorksInc.注册商标。为了顺利安装DICOM操作工具，请务必将此存储库中的所有MATLAB.m文件复制至您的MATLAB路径中。若将其作为子模块集成到另一个Git存储库中，则需执行`gitsubmoduleaddhttps://github.com/mwgeurts/dicom_tools`命令。此外，该DICOM操作工具已在MacintoshOSX10.8(MountainLion)到10.10(Yosemite)操作系统上，并针对MATLAB8.3到8.5版本进行了兼容性测试和验证。该工具集利用了图像处理工具箱中的MATLAB函数——dicominfo()、dicomread()和dicomwrite()来完成对DICOM目标数据的读取和写入操作。

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CT值计算的Matlab代码和DICOM工具：Matlab-DICOM工具包

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本简介介绍一个用于医学影像处理的Matlab工具包，专注于利用CT数据进行图像分析。此工具包提供了一系列函数来读取、显示及解析DICOM格式文件，并计算相关CT值。为科研和临床应用提供了便捷的数据处理方案。 CT值的计算代码用于MATLAB的DICOM操作工具，由马克·格尔茨版权所有：2016年威斯康星大学董事会所有。该工具是一系列读取和写入DICOMRT文件函数的集合。这些工具适用于多种应用场合，包括但不限于特定医学成像处理任务。请注意，MATLAB是MathWorks Inc.的注册商标。 **安装与使用** 要安装此DICOM操作工具，请将存储库中的所有MATLAB.m文件复制到您的MATLAB路径中。如果作为子模块安装至另一个git仓库内，则需执行相应的命令进行设置。 **兼容性及要求** 本款工具已在Macintosh OSX 10.8 (Mountain Lion) 至 10.10 (Yosemite) 系统上针对 MATLAB 版本8.3到8.5进行了测试。这些工具使用图像处理工具箱中的MATLAB函数，如dicominfo()、dicomread()和dicomwrite()来读取并写入提供的DICOM目标文件。

MATLAB代码的混沌计算工具箱

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MATLAB代码的混沌计算工具箱是一款专为研究人员与工程师设计的强大软件包，支持对复杂动态系统进行建模、分析及可视化。该工具箱包含了广泛的算法和函数，帮助用户深入探索混沌系统的特性，并提供直观的操作界面以促进创新研究工作。混沌计算是一个复杂的数学概念，在数学、物理、工程及生物等多个领域有着广泛的应用。它描述了看似无序的随机行为背后实际上遵循着确定性的动力学规则的现象。MATLAB环境下的“混沌计算工具箱”为研究与分析这类现象提供了专门软件，内含丰富函数和工具以帮助用户理解和模拟混沌系统。 MATLAB是MathWorks公司开发的一种高级编程语言及交互式环境，特别适合数值计算和数据可视化。在该环境中，“混沌计算工具箱”通常包含以下几类功能： 1. **混沌模型**：包括洛伦兹系统、Henon映射以及Rössler系统等经典混沌模型，用于模拟和研究各种复杂的动态行为。 2. **参数估计**：提供如最大似然估计与最小二乘法等多种算法来确定混沌系统的精确参数值，并帮助拟合观察数据。 3. **相空间重构**：通过延时嵌入、时间序列重构等方法恢复系统完整动力学信息，便于分析其复杂特性。 4. **分岔分析**：利用分岔图和Poincaré截面工具识别混沌区域及系统的动态转变点。 5. **Lyapunov指数计算**：用于判断系统是否进入混沌状态的关键指标之一，该工具箱提供多种算法进行局部或全局的Lyapunov指数估计。 6. **吸引子绘制**：生成二维轨迹图和三维流形图等可视化结果以直观展示系统的动态特性。 7. **同步与控制技术**：涵盖主从同步、广义同步等多种混沌系统间的协调机制，以及通过反馈控制或滑模控制实现的混沌信号调节策略。 8. **数据预测及处理**：利用时间序列分析方法进行未来趋势预测，并对复杂信号实施滤波和降噪操作以提高信噪比。实际应用中，“混沌计算工具箱”可用于气象预报、经济建模以及通信系统设计等多个领域。例如，它能够帮助科学家们更好地理解天气系统的动态变化；在加密技术方面，则可以生成伪随机序列增强数据安全性；而在金融市场分析上，通过揭示潜在规律来预测价格波动。借助MATLAB代码与混沌计算工具箱相结合的方式，用户不仅可以深入研究混沌理论背后的知识体系，也能将其应用于实际问题解决之中。无论是学术科研还是工程实践，“混沌计算工具箱”的掌握对于专业人士而言都具有重要的价值和意义。

MATLAB上的混沌计算工具箱代码

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这是一个专为MATLAB设计的混沌计算工具箱的代码集合，包含了实现各种混沌系统模拟和分析所需的功能。该工具箱包含了混沌时间序列分析与预测的常用方法，包括： 1. 产生混沌时间序列： - Logistic映射：\ChaosAttractors\Main_Logistic.m - Henon映射：\ChaosAttractors\Main_Henon.m - Lorenz吸引子：\ChaosAttractors\Main_Lorenz.m - Duffing吸

MATLAB中的伪代码-Copula: MATLAB Copula工具箱

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本简介介绍MATLAB中用于处理Copula模型的伪代码及工具箱使用方法，帮助用户掌握其在统计分析和随机模拟中的应用。在MATLAB的伪代码概述中包含了许多有用的工具，这些工具对于关联建模非常有用，但在统计和机器学习工具箱中并未直接提供。重点在于：无论维度D>=2是多少，都可以通过Beta-Kernel平稳地进行经验语料密度估计；同样，在任何D>=2的情况下可以对经验copula函数进行估计，并从计算的经验对数抽样Clayton/Frank/Gumbel copula PDF和D>=2的采样目录结构。文件描述claytoncopulapdf.m用于在维度为D>=2时计算Clayton Copula的概率密度函数；黏土石棉D>=2 Clayton Copula的样本计算使用相同的工具；computeEmpiricalDiscreteProb.m用来计算经验多项式分布，继续实现离散RV（请参阅参考资料）；empcopulaval.m用于在单位超立方体中指定点处的经验copula值的计算；empcopulapdf则是在给定伪观测的情况下计算经验copula密度；而empcopularn则是用来在给定伪观测下计算经验copula函数。

PCE MATLAB工具箱，简洁代码，快速计算

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PCE MATLAB工具箱提供了一套简洁高效的编码方案，专为实现快速精确的数学与工程计算设计。利用此工具箱，用户能够简化复杂算法的实现过程，并加速计算效率。它是科研人员和工程师进行高级数据分析、建模及模拟的理想选择。 PCE MATLAB工具箱具备以下特点：1. 代码简洁且运行速度快；2. 可直接计算均值与方差；3. 结合Sobol方法可提供全局总灵敏度系数TSC（Total Sensitivity Coefficient）；4. 输入训练数据后，可以直接进行预测数据的训练；5. 提供可视化结果及训练过程，并展示响应曲面的动态训练过程。

MATLAB中的DEA代码与DEACrossEfficiency工具箱

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简介：本文介绍了一套用于MATLAB环境下的数据包络分析(DEA)的代码及专门提升DEA应用效率的DEACrossEfficiency工具箱，为研究人员和工程师提供了强大的数据分析工具。在MATLAB中使用DEA交叉效率工具箱版本1.0.0。该工具箱由克里斯汀·卡普斯（Christian Kaps）和乔斯·佐菲奥（José L. Zofío）开发。要使用此工具箱，请将名为“crossefftoolbox”的文件夹添加到MATLAB路径中。这个工具箱能够计算多种交叉效率模型，包括： - 原始经典模型 (Sexton等, 1986) 及其改进版本（Doyle和Green, 1994）。 - Charnes等人提出的乘法模型(Charnes et al., 1982; 1983)。 - Cook和Zhu的最大对数交叉效率模型(Cook and Zhu, 2014)。 - 梁等人的博弈交叉效率(Liang 等人，2008)。所有这些模型的详细信息可以在以下出版物中找到：Balk、de Koster 和Kaps等人于2017年发布的“对交叉效率方法的评估，用于衡量仓库绩效”。该工具箱包含以下几个文件夹： - crossefftoolbox: 包含计算交叉效率所需的所有功能。您需要将此文件夹添加到MATLAB路径中。 - examp：示例用法和数据集。

MATLAB中的光流法工具箱代码

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本简介介绍MATLAB中用于计算图像序列间运动信息的光流法工具箱的相关代码。此工具箱为视觉研究和开发提供了便捷高效的解决方案。最新版本的光流法代码工具箱提供了用于机器视觉和图像识别的MATLAB代码。

Matlab工具箱中的FastICA算法

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本简介介绍Matlab工具箱中实现的FastICA（快速独立成分分析）算法，该算法用于信号处理和数据分析，有效分离混合信号源。 FastICA算法的matlab工具箱可以运行，并且有图形化界面，方便进行试验。

MATLAB中的OMP算法工具箱

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MATLAB中的OMP算法工具箱提供了一套全面的功能和函数，用于实现正交匹配追踪算法在信号处理、图像恢复等领域的应用。 **OMP算法MATLAB工具箱详解** OMP（Orthogonal Matching Pursuit，正交匹配追踪）是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的稀疏表示方法。它主要用于从一组基础信号中寻找一个信号的最佳稀疏表示，即用最少的基础元素来近似原始信号。在MATLAB环境下，OMP算法的工具箱为用户提供了方便的接口，便于初学者理解和使用。 **工具箱内容解析** 1. **ompver.m**: 这个文件通常显示当前安装的OMP工具箱版本号，对于跟踪更新和确认代码兼容性至关重要。 2. **omp2.m、omp.m**: omp.m是基础的OMP算法实现，而omp2.m可能是对原算法的扩展或优化版本，可能包含更高级的功能或者性能改进。 3. **ompdemo.m**: 这个文件展示如何调用OMP算法，并解释其工作流程。初学者通过运行这个脚本可以快速理解OMP的基本使用方法。 4. **ompspeedtest.m**: 用于测试OMP算法在不同参数设置下的计算效率，帮助用户评估性能。 5. **Contents.m**: 列出工具箱的所有文件和功能，方便了解整体结构和功能。 6. **faq.txt、readme.txt**: 包含常见问题解答及使用说明文档。这些文档包含了错误处理、安装步骤以及算法原理等信息。 7. **private**：该目录包含一些内部私有函数或数据，通常不直接供用户调用。 **应用场景与优势** OMP在图像处理、压缩感知、数据降维和特征选择等领域应用广泛。其主要优点包括： - 稀疏性：能够找到信号的最小基元素组合，实现高效的数据表示。 - 计算效率：相比其他稀疏恢复算法（如LASSO或BP），OMP计算复杂度较低，在处理大规模问题时更具优势。 - 可解释性：通过识别基础元素可以洞察数据内在结构和模式。 **使用与学习建议** 对于初学者，首先阅读`readme.txt`了解工具箱的安装及基本用法。然后运行`ompdemo.m`理解算法流程。接下来尝试修改`ompspeedtest.m`中的参数研究其对性能的影响，并深入学习`omp.m`和`omp2.m`源代码以掌握内部机制。遇到问题时，查阅文档或在网上搜索相关资料通常能找到答案。通过掌握OMP及其MATLAB工具箱，可以提升在信号处理及数据分析任务上的实践能力。

MATLAB蚁群算法工具箱源代码

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本MATLAB蚁群算法工具箱提供了一系列用于实现和研究蚁群优化问题的源代码，适用于解决各类组合优化难题。 MATLAB蚁群算法工具箱源代码