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MATLAB中主动形状模型的代码。

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简介：
该主动形状模型对应的Matlab实现代码，可以直接执行，其结构设计十分清晰明了，对于初学者来说将极大地辅助学习过程。

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  • MATLAB中的主动形状模型代码
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    本段代码实现了一种基于MATLAB的主动形状模型(ASM)算法，适用于医学图像分析和对象轮廓自动检测。 主动形状模型的Matlab实现代码可以直接运行，并且条理清晰，适合初学者学习使用。
     
  • 主动形状模型（ASM）与主动外观模型（AAM）：Cootes的二维/三维主动形状及外观模型在自动图像对象分割与识别中的应用-...
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    本文介绍了T.F.Cootes提出的二维和三维主动形状模型(ASM)与主动外观模型(AAM)，并探讨了它们在自动化图像中目标物体分割与识别的应用，为相关研究提供了理论基础和技术参考。 Cootes 和 Taylor 引入的基本主动形状模型（ASM）和主动外观模型（AAM）示例包括了多分辨率方法、彩色图像支持以及改进的边缘查找技术的应用，适用于二维和三维生物医学对象的自动分割与识别。 基本 ASM 思想：该模型基于训练图像中手动绘制的轮廓进行构建，在3D情况下则是表面。通过主成分分析（PCA），ASM 模型能够确定训练数据中的主要变化，并据此判断给定轮廓是否可能是合理的对象轮廓。此外，ASM 还包括描述垂直于控制点线段纹理的矩阵，这些信息用于在搜索过程中校正位置误差。建立 ASM 后，在迭代过程中通过寻找最佳的纹理匹配来调整初始轮廓的位置，同时限制移动范围以确保得到的是“正常”的对象轮廓。 基本 AAM 思想：利用主成分分析（PCA）确定平均形状以及训练数据相对于该平均形状的主要变化模式，并在此基础上构建模型。
     
  • MATLAB中的主动悬架模型
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    本模型利用MATLAB构建了主动悬架系统，模拟并分析了其在不同条件下的响应特性，为车辆悬挂系统的优化设计提供理论依据。 主动悬架的MATLAB模型使用的是半车模型，并采用最优线性控制理论中的LQG控制方法。
     
  • Matlab绘图形状代码-Animorph：利用参数模型生成“动物”图像
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    Animorph是一款基于MATLAB开发的独特工具，通过参数模型自动生成各种逼真的动物图形。它为用户提供了便捷且富有创意的方式，探索和修改不同的生物形态设计。 MATLAB绘图的形状代码动物形态提供了根据身体部位大小、位置和方向参数模型生成“动物”的3D渲染功能。使用前需要克隆此存储库，并将其添加到您的Matlab路径中。 安装步骤如下： 1. 克隆仓库：`git clone https://github.com/kleinschmidt/animorph.git` 2. 进入仓库目录：`cd animorph` 3. 可选地，将当前文件夹加入MATLAB搜索路径：`addpath(pwd);` 使用示例： ```matlab % 使用限定名称的位置导入数据: load(examples/dog.mat); % 调用函数生成动物模型（以狗为例）: make_animal(shape_params); ``` 或者通过命名空间引用调用： ```matlab import animorph.*; animorph.make_animal(shape_params); ``` 有关该软件包的详细信息和帮助，可以通过标准MATLAB文档系统访问。要查看所有已记录功能，请在命令行中输入：`help animorph`
     
  • MATLAB形状代码-CST-MATLAB-API
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    本项目提供了一套利用MATLAB调用CST Microwave Studio软件API的示例代码，旨在简化复杂电磁仿真模型的创建与分析过程。 MATLAB形状代码CSTMATLABAPI提供了大量生成复杂CST模型的代码文件。该代码可用于设计所需的形状、设置材料、操作频率以及选择求解器等。此外，您还可以调用指定的求解器并输出仿真结果；所有这些都可以直接在MATLAB中完成。首先，请打开“示例”文件夹中的“MicrostripExample”，在那里您可以找到有关如何使用代码的详细注释和逐步过程说明。 如果您发现此开放代码有用，请记得给予支持！谢谢！
     
  • MATLAB形状代码-CST-MATLAB-API
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    本项目为一款用于连接CST (Computer Simulation Technology) 软件与 MATLAB 的 API 工具包，通过此工具包可以实现MATLAB与CST之间的数据交换和功能调用。 MATLAB形状代码CSTMATLABAPI提供了生成复杂CST模型的大量代码文件。这些代码可用于设计所需的形状、设置材料属性、操作频率以及选择求解器等功能。此外，您还可以调用指定的求解器并输出仿真结果；所有这些功能都可以在MATLAB环境中完成。首先，请打开“示例”文件夹中的“MicrostripExample”，您将在其中找到有关如何使用代码的具体步骤和注释说明。如果您发现此开放代码有用，请考虑给予支持。 以上就是对原文内容的重写，去除了不必要的链接信息，并保留了原始意图不变。
     
  • DFT的Matlab源代码-Shape-Context-Matching：利用形状上下文提取形状模板
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    这段内容提供了一个基于MATLAB环境下的DFT（离散傅里叶变换）源码实现，专门用于执行形状上下文匹配技术。其核心功能在于通过形状上下文方法准确地提取和分析形状模板的特征信息，为模式识别与计算机视觉领域内的物体识别任务提供了有力支持。 DFT的MATLAB源代码包括一小段用于形状上下文匹配的示例代码。 实现这段代码通常非常简单，并且遵循一定的结构。 我们使用OpenCV库执行大多数输入输出操作。 我将这些点进行装箱，然后利用辅助库进行加权二分图匹配。 为了方便起见，我已经从文件中提取了轮廓点而不是直接从图像中获取。 我还提供了两个测试图像用于比较。 编译步骤通常如下： ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于比较海豚的两个不同背鳍，它们是通过使用graphcuts分割并提取轮廓后得到的结果。 加权二部匹配在匹配这些轮廓时表现良好， 但该方法运行较慢，并且需要对采样进行优化。
     
  • Matlab中的PM模型代码
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    这段简介可以描述为：Matlab中的PM模型代码提供了一套基于Matlab编程环境实现的概率矩阵分解（PM）算法的源代码。此代码适用于数据分析和机器学习领域，旨在帮助用户理解和应用概率矩阵分解技术来处理大规模数据集，进行推荐系统、聚类分析等任务。 PM模型的MATLAB代码可以用于实现特定的数据处理或分析任务。该代码通常包括定义变量、导入数据以及执行计算步骤等内容。为了确保正确运行，可能还需要设置工作路径或者指定文件位置等操作。 如果需要进一步了解如何编写或使用此类代码，请查阅相关文档和教程以获取更多帮助信息。
     
  • MATLAB中的ARIMA模型代码
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    本段落介绍如何在MATLAB中实现和应用ARIMA（自回归整合移动平均）模型进行时间序列分析。包括数据准备、参数选择及模型检验等内容。 解决时间序列问题时，代码中的参数设定需要自己摸索。
     
  • Matlab中的云模型代码
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    本简介提供了一段用于在MATLAB环境下实现云模型算法的程序代码。该代码适用于科研及工程应用中不确定性数据处理的需求。 云模型的MATLAB代码包括生成云滴图和逆向云发生器的功能。这段描述介绍了如何使用MATLAB编写与云模型相关的程序，涉及到了绘制云滴分布图以及实现逆向过程以创建特定形态的“云”。