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rayinvr/rayinvr项目包含Matlab源代码,位于Matlab目录。

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简介:
matlabdir源代码是rayinvr-matlab地震射线追踪与地层模型反演软件rayinvr的Matlab版本。关于rayinvr软件的更多信息,请参阅其使用说明和下载页面。为了使用该代码仓库,您需要在Matlab环境中进入其根目录。首先,准备rayinvr项目的相关数据,所有项目文件应统一存储在一个目录下,其中包含诸如r.in、v.in、tx.in等主要文件。请注意,项目文件不必存储在代码仓库本身目录下。接下来,利用以下命令对项目进行射线追踪的正演计算:>>project_dir=D:\path\to\project\;>>start_rayinvr(project_dir);程序输出将呈现两幅图像,包括射线追踪图像和走时图像。控制台输出的计算细节与原始rayinvr版本完全一致:start_rayinvr(p)shot#-1:raycode2.3:23raystracedshot#-1:raycode4.2:81raystracedshot#-1:raycode6.2:156raystracedshot#-1:raycode7.2:140

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  • matlabdir-RAYINVR-MATLAB: MATLABRAYINVR/RAYINVR
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    MATLABDIR源代码是MATLAB版本的RAYINVR软件包,用于地震数据解释和地球物理建模。该工具箱提供了一系列函数来处理射线追踪问题,适用于科学研究和工程应用。 `matlabdir`源代码是用于地震射线追踪与地层模型反演的软件RayInVR的Matlab版本。 要使用RayInVR,请先下载该代码仓库,并在MATLAB中进入该仓库根目录。接着,准备项目数据:所有文件应放在同一个目录下,主要包括r.in、v.in和tx.in等文件。这些项目文件不需要放置于代码目录内。 进行正演计算时,在MATLAB命令行输入以下指令: ```matlab project_dir = D:\path\to\project\; start_rayinvr(project_dir); ``` 运行上述程序后,将生成两幅图像:射线追踪图和走时图。同时在控制台输出的计算详情与原版RayInVR保持一致。 例如: ```matlab >> start_rayinvr(p) shot#-1: raycode 2.3: 23 rays traced shot#-1: raycode 4.2: 81 rays traced shot#-1: raycode 6.2: 156 rays traced shot#-1: raycode 7.2: 140 rays traced ```
  • Python集:多个
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    本集合包含多样化的Python项目源码,涵盖Web开发、数据处理和机器学习等领域,适合编程爱好者和技术专家参考学习。 Python项目此仓库包含了一系列我亲自编写的Python小项目。这些项目的灵感来自书本或网络搜集的内容,目的是通过实践提高自己的技能水平,“世事洞明皆学问,人情练达即文章”,熟能生巧,勤能补拙。 1. 数据可视化:在这个项目中你将学到如何生成数据集以及进行可视化;使用matplotlib创建简单的图表,并利用散点图来探索随机漫步过程;运用Pygal制作直方图并分析同时掷两个不同面数的骰子的结果。 2. 下载数据:此模块教你如何处理网上的数据集,包括CSV和JSON文件中的信息提取。你还将学习到使用matplotlib解析历史天气记录的方法,并了解datetime库的应用以及在单个图表中呈现多个数据系列的技术;此外还会有机会用Pygal制作世界地图来展示各国的数据并掌握设置Pygal的地图及图形样式的技巧。
  • iBoot.git),自GitHub
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    这段简介描述了一个名为“iBoot源代码”的项目,该项目包含了用于iOS操作系统的启动加载器的核心编程文件,并且是从知名的开源社区GitHub下载得到的。此源代码还保留了其在GitHub上的版本控制系统(.git)目录,这使得开发者可以轻松追踪和管理项目的变更历史与分支开发。 包含原作者所有四个commit中的前三个完整信息,便于大家研究历史。最后一个commit是添加README.md文件,直接将该文件放入。原作者的第四个commit时间为 Wed Feb 7 16:08:42 2018 +01009d6c4c282c8ac00cf8a28537e3680d1aefc65165,该提交信息为“iBoot_Github.tgz找了一晚上,比普通的zip包信息全”。
  • Android Studio——6个
    优质
    本资源包提供六个不同的Android Studio项目源代码,涵盖从基础到进阶的应用开发示例,适合开发者学习与参考。 安卓应用开发大作业包含6个Android Studio项目源码,适合初学者使用。
  • JSP
    优质
    这是一个包含Java Server Pages (JSP)技术编写的Web应用程序项目的源代码集合,适用于开发者学习和参考。 JSP项目源码包包括spring+struts+hibernate、spring+springmvc+hibernate以及spring+springmvc+mybatis的配置,并附带数据库文件。
  • 张量投票的MATLAB-
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    本项目提供了一套用于实现张量投票算法的MATLAB代码,旨在增强图像中的几何结构信息和进行形状恢复。适合计算机视觉与模式识别领域的研究者使用。 张量投票MATLAB代码脑电处理工具箱是作为欧盟资助的研究项目的一部分发布的,旨在支持EEG信号的实验。该软件采用模块化架构,使得用户能够以最少的代码调整快速执行不同配置的实验。其实验管道主要由Experimenter类构成,它充当另外五个底层部分的包装器: - Session对象:用于加载数据集,并根据实验期间呈现SSVEP刺激的时间段对信号进行分段。同时,信号部分也会根据刺激频率用标签标注。 - 预处理对象:包括修改原始EEG信号的方法。 - 特征提取对象:执行特征提取算法以从EEG信号中抽取数值特征。 - 特征选择对象:负责在上一步骤中提取的最重要的特征的选择过程。 - 分类对象:训练用于预测未知样本标签的分类模型。 某些类的使用可能会受到特定要求或限制。预处理部分需要FastICA库,而费舍尔和盛宴(FEAST)则分别依赖于它们各自的专用库。对于分类模块,L1MCCA需要张量工具箱的支持;LIBSVMFast也需相应库支持;MLTbox适用于多类任务。
  • 交通灯文件(图).zip
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    这是一个包含交通灯控制系统相关文档及源代码的压缩包。内含详细的项目设计图与编程实现,有助于深入理解信号灯控制系统的开发流程和技术细节。 交通灯项目包含两个部分:源代码与项目图。文件名为“交通灯.zip”。
  • MATLAB的数字图像处理期末
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    本项目为基于MATLAB的数字图像处理课程期末作业,涵盖了图像增强、滤波及特征提取等技术,旨在提升学生在实际问题中的编程与应用能力。 数字图像处理期末大作业包含MATLAB代码。
  • MATLAB仿真-R10-RFC5053-Raptor-:R10编器与解
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    本项目提供MATLAB实现的RFC5053 Raptor码仿真源码,适用于R10标准。包括高效的R10编码器和解码器模块,支持大规模数据传输中的容错机制研究。 本项目提供R10的编码器和解码器源码,并依据标准文件“RFC5053”编写。该代码使用MATLAB实现,包含四种不同的解码方法:遵循RFC5053的标准解码算法;在第一阶段随机选择枢轴行的方法;Kim提出的在第一阶段通过特定方式选择枢轴行的策略(参见相关论文);以及Zhang提出的一种对解码矩阵进行预处理的改进算法。据作者所述,前两种方法声称能缩短解码时间,但根据个人实验结果,在某些情况下,Kim的方法与随机选取法效果相同,并且在使用Zhang提出的优化算法时表现不如标准方法。 仿真数据存储于文件“time_u_overhead_1.01.mat”和“time_u_overhead_1.05.mat”,其中开销指的是解码过程中产生的额外计算量。这些结果对应Kim的方法,包括上文提到的三种实验情况。此外还有一个名为“time_u_Zhang_overhead_1.05”的文件记录了使用Zhang算法时的数据表现。
  • Delphi集合,约20个
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    本资源为Delphi项目源代码合集,内含约20个不同项目的完整源码,适合开发者学习、参考和二次开发。 Delphi项目源码合集包含约20个项目。