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视频图Matlab代码-MATLAB-Videos:包含分析电影用的类、函数及脚本集，支持大文件内存映射

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简介：
此资源提供了一套用于电影分析的MATLAB工具包，包括多种类、函数和脚本，特别设计以处理大规模数据文件，采用内存映射技术提升效率。 在MATLAB环境中分析视频的代码集合包括用于处理电影的各种类、函数及脚本，并支持大文件内存映射安装以提高效率。为了使用这些资源，请将包含所有@文件夹的父目录添加到本地MATLAB路径中，这可以通过执行addpath和genpath函数来实现。 该程序需要以下工具箱的支持（根据GUI功能的不同而有所变化）： - 优化工具箱 - 信号处理工具箱 - 图像处理工具箱 - 统计与机器学习工具箱 - 计算机视觉系统工具箱 此外，代码中还使用了一些第三方软件来完成特定任务。例如，用于读取TIF文件并将其映射到内存的库、创建哈希值的方法以及确定文件完整路径的功能等。 在MATLAB环境中执行视频分析时，请通过打开Video类开始操作。实际的数据处理由Videomap类负责，并支持多种格式如MJ2, AVI, MP4，多TIF图像序列或其特有的二进制格式DAT（一种未压缩的高效数据存储方式）。这些工具还允许用户手动跟踪对象、以空间参考视图导出电影等操作。

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  • 视频图Matlab代码-MATLAB-Videos:包含分析电影用的类、函数及脚本集，支持大文件内存映射
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    此资源提供了一套用于电影分析的MATLAB工具包，包括多种类、函数和脚本，特别设计以处理大规模数据文件，采用内存映射技术提升效率。 在MATLAB环境中分析视频的代码集合包括用于处理电影的各种类、函数及脚本，并支持大文件内存映射安装以提高效率。为了使用这些资源，请将包含所有@文件夹的父目录添加到本地MATLAB路径中，这可以通过执行addpath和genpath函数来实现。 该程序需要以下工具箱的支持（根据GUI功能的不同而有所变化）： - 优化工具箱 - 信号处理工具箱 - 图像处理工具箱 - 统计与机器学习工具箱 - 计算机视觉系统工具箱 此外，代码中还使用了一些第三方软件来完成特定任务。例如，用于读取TIF文件并将其映射到内存的库、创建哈希值的方法以及确定文件完整路径的功能等。 在MATLAB环境中执行视频分析时，请通过打开Video类开始操作。实际的数据处理由Videomap类负责，并支持多种格式如MJ2, AVI, MP4，多TIF图像序列或其特有的二进制格式DAT（一种未压缩的高效数据存储方式）。这些工具还允许用户手动跟踪对象、以空间参考视图导出电影等操作。
     
  • ADCArray: MATLAB 类用于将大数据集映射至磁盘内存（含 MAT 文件）-matlab开发
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    ADCArray是一款MATLAB工具包，专为处理和存储大规模数据集设计。通过在磁盘与内存间高效切换，它能够有效管理MAT文件，确保大型数据分析任务的流畅执行。 ADCARRAY 对象通常包含一个 memmapfile 对象以及比例尺和偏移量，用于将存储在磁盘上的值（并由 memmapfile 对象指向）转换为以双精度形式返回的真实世界数字。这些也可以通过存储在 ADCARRAY 对象中的句柄所指的函数进行转换。引用 ADCARRAY 对象就像它是一个双精度数组一样，例如使用 obj()、obj(:)、obj(1:10)、obj(2,1:5,10:end)，返回经过缩放和偏移处理后的双精度数组，无论 memmapfile 对象中数据的原始格式如何。这些可以作为输入参数传递给其他 MATLAB 函数，例如 s=sum(obj())。此外，memmapfile 对象也可以被结构体替换。
     
  • 用于处理大型数据集的简易内存映射数组：生成n维内存映射数组以高效访问大数据集的MATLAB代码
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    本MATLAB代码提供了一种简便方法来创建和操作大规模数据集中的n维内存映射数组，实现对大数据集的有效管理和快速访问。 内存映射数组存储在二进制文件中，并且可以被映射到MATLAB的工作内存里。这种技术对于处理大规模数据集非常有用，因为它允许操作数组的子部分而不必把整个内容加载至工作内存。 这里展示的是David Omer改进过的一个版本，增加了对多类n维数组的支持以及改善了文档说明。 用法示例： ----------------- % 创建一些随机数组 array1 = rand(100,200,single); array2 = randi(255,300,400,uint8); % 将这些数据存储到一个空的二进制文件持有者中 datain = {array1, size(array1), class(array1); array2, size(array2), class(array2)}; makeEmptyMMBinFile(binfile.bin, datain); % 映射数组到这个空的二进制文件 MMA = ...
     
  • file_map.zip_C++ map_C++ 文件映射_MAP文件_内存和内存映射文件
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    本资源提供C++中map的使用教程及文件映射技术解析，涵盖MAP文件详解与内存、内存映射文件的概念和应用实例。 内存映射文件的使用涉及将文件直接映射到进程地址空间的过程。这种方式允许应用程序通过简单的指针操作来访问数据，而无需调用复杂的I/O函数。这种方法提高了性能并简化了编程模型。 在Windows系统中，创建和管理内存映射文件主要依靠`CreateFileMapping`和`MapViewOfFile`等API；而在Linux下，则使用mmap()系统调用来实现类似的功能。这些机制可以用于大文件的高效访问、进程间通信或共享内存等多种场景。 需要注意的是，在处理内存映射文件时，开发者应确保正确管理资源以避免出现诸如内存泄漏或者数据同步问题等情况的发生。此外，还需要注意不同操作系统间的差异性以及可能存在的兼容性问题。
     
  • MATLAB代码影响分析-XMAP: 收敛交叉映射
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    XMAP（收敛交叉映射）是一种基于MATLAB实现的数据分析工具，用于评估和量化不同时间序列间的耦合强度与方向性，特别适用于复杂系统中的因果关系探究。 MATLAB代码影响了MATLAB中的收敛交叉映射（CCM）算法的实现。该存储库包含了在文献《来自嘈杂的时间序列数据的因果推论——测试存在噪声和外部影响下收敛交叉映射算法》中使用的CCM算法的具体实施细节：D. Mønster, R. Fusaroli, K. Tylén, A. Roepstorff 和 J.F. Sherson（2017）。为了使用MATLAB中的xmap()函数对两个时间序列X和Y的数据进行分析，首先需要利用psembed()函数将它们嵌入到相空间中。这种嵌入过程是通过应用时间延迟坐标方法完成的。 在example.m文件内，可以找到如何运用这些功能的具体示例代码。执行该脚本后应生成一个类似于文献图的结果，这表明CCM算法应用于具有单向耦合的耦合逻辑映射时的表现情况：观察到X与Y之间的横映射估计的相关系数随着库大小L的增长而趋向于高值，这意味着存在从X到Y的因果影响。与此同时，Y和其自身的横映射估计间的相关系数则保持较低且未显示出任何收敛趋势。 文献中提到的相空间嵌入过程由psembed函数实现：该函数通过使用时间延迟tau来返回m维的时间序列X在相空间中的嵌入MX。这里的时间延迟以无量纲单位表示，即不带具体物理量纲的形式给出（例如，矢量形式）。
     
  • 在VC中使用内存映射文件处理大文件
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    本文介绍了如何利用VC++编程环境中的内存映射文件技术高效地读取和操作大规模数据文件的方法与优势。 文件操作是应用程序中最基本的功能之一。无论是Win32 API还是MFC都提供了支持文件处理的函数和类，比如常用的有Win32 API中的CreateFile()、WriteFile()、ReadFile()以及MFC提供的CFile类等。这些工具通常能满足大多数场景的需求。然而，在某些特殊应用领域中，如需要处理几十GB甚至几百GB乃至几TB的大容量数据时，传统的文件操作方法就显得力不从心了。 针对这种大文件的管理需求，目前常用的方法是采用内存映射文件技术来进行高效处理。本段落接下来将重点讨论这一Windows核心编程技术的应用与实现方式。
     
  • 10种混沌映射的函数表达式及其MATLAB绘图代码
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    本资料介绍了十种不同的混沌映射，并提供了它们的数学函数表达式以及在MATLAB中绘制这些映射图形的具体代码。适合研究混沌系统的学生和研究人员参考使用。 提供10个混沌映射的函数表达式及相应的画图MATLAB代码。
     
  • MATLAB代码购买-MATLAB-MODTRAN 5:支持MODTRAN 5的MATLAB函数包
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    本资源提供基于MATLAB的MODTRAN 5接口函数包，使用户能够直接在MATLAB环境中调用并处理MODTRAN 5的大气传输数据。适合需要进行高精度大气光学计算的研究人员和工程师使用。 MATLAB代码购买MODTRAN是一种FORTRAN语言编写的程序，用于解决地球大气层中的辐射传输问题。该MATLAB类包装器封装了MODTRAN5案例的运行，并提供了读取和写入MODTRAN案例（tape5）文件、创建和修改案例文件、调用MODTRAN以及读取MODTRAN结果的方法。此外，它还包含许多绘制MODTRAN输出的方法。此包装器尚未提供图形用户界面，并且MATLAB类本身也不包括在内。为了使用该包装器，您需要一个从OntarCorporation购买的MODTRAN5版本，并且还需要安装支持新MATLAB类文件的MATLAB版本。新的类文件是在大约2010a版左右引入的。
     
  • 内存映射文件的使用方法.pdf
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    本PDF文档深入浅出地介绍了内存映射文件的概念、原理及其在不同操作系统中的实现方式，并详细讲解了其使用方法和应用场景。 内存映射文件是一种高效的数据处理技术，在大文件及多进程间共享数据的场景下尤其适用。它利用Windows操作系统的核心内存管理机制，将磁盘上的文件映射到进程的虚拟内存空间中，从而避免了传统文件IO操作带来的低效问题，并提升了数据读写效率。 使用内存映射文件时，首先通过`CreateFile()`函数创建或打开一个代表磁盘上特定文件的内核对象。在此过程中需指定访问权限（如只读、读写等）和共享模式。随后利用`CreateFileMapping()`函数来建立一个文件映射内核对象，并设定该对象对应的文件大小及是否支持读写操作。 接下来，通过调用`MapViewOfFile()`函数将上述创建的文件映射至进程地址空间中。此步骤允许指定映射起始位置（必须是系统分配粒度的整数倍）和长度。一旦完成映射后，程序可以像处理普通内存一样直接访问该文件内容，并且操作系统会自动管理缓存与磁盘间的数据交换。 操作完成后需释放资源：先通过`UnmapViewOfFile()`撤销地址空间中的文件映射；再使用`CloseHandle()`关闭先前创建的文件映射对象和原始文件内核对象，以回收系统资源并防止内存泄漏或数据一致性问题的发生。 内存映射文件的优势在于简化了大文件读写操作，并提供了进程间共享数据的能力。多个进程能够同时访问同一份文件内容，实现高效的数据同步与通信。相比之下，传统的管道、套接字或其他IPC方法显得更为复杂且效率较低。 然而，在处理小文件或无需高速IO的场景下，传统文件操作函数可能更优。此外，不当使用内存映射技术可能导致资源管理问题和数据一致性风险；因此在实际应用中需谨慎对待。 总体而言，利用虚拟内存系统实现文件与内存之间无缝对接是Windows平台高效处理大容量数据及多进程间共享信息的关键手段之一。掌握其原理并灵活运用将有助于开发高性能、大规模的数据处理程序。
     
  • Matlab代码sqrt-NiiStat: 用于临床人群神经影像数据分析的Matlab脚本集合
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    这段简介可以这样描述： Sqrt-NiiStat是为临床人群的神经影像数据提供分析功能的MATLAB脚本集，专为科研人员及医生设计，助力高效精准的数据处理和统计分析。 NiiStat是一组用于分析临床人群神经影像数据的Matlab脚本。该GitHub存档包含最新版本。有关用法，请参见2016年10月9日更新：保存节点/边缘图以进行连接组分析（DTI/Rest，GLM/SVM）。直接支持大多数NPMval文件，并使用统一逻辑掩码代码。 在2016年6月30日的版本中，主程序名称从“nii_stat”更改为“NiiStat”，与NITRC行为数据匹配。此更新修复了特定于该日期版本的问题，在绘制感兴趣区域地图时出现问题。脚本会自动检查是否有可用的GitHub更新。 2015年3月3日增加了ALF和fMRI模式，而2014年8月29日修正了一个错误：当进行相关分析且需要删除白质区域但未包括任何白质区域ROI的情况下程序将崩溃。同年9月3日引入了dtifc模式用于扩散束成像中的纤维计数（而非密度）。 此外，到2014年9月8日为止的版本已经修复了一些问题，并提供了新的功能和改进。