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不同形式的ELM代码在MATLAB中实现。

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简介：
一系列针对不同应用的极限学习机 Matlab 代码，包括在线 ELM、OS-ELM；核极限学习机；BD-ELM；elm-ae；RES-ELM 以及 SC-ELM 等多种类型的算法实现。

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  • Elm：在Elm中的所有算法实现
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    本书《Elm：在Elm中的所有算法实现》提供了一系列经典算法的Elm语言实现详解，帮助读者深入理解算法原理并掌握Elm编程技巧。 Elm中的算法实现。
     
  • MATLAB中用不同图形填充柱状图的代码
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    本段落介绍如何在MATLAB中使用不同的颜色和图案填充柱状图。通过提供具体的代码示例，帮助用户掌握自定义图表视觉效果的方法，增强数据展示的效果。 在MATLAB中使用不同形状填充柱状图的方法如下： 1. 首先创建一个简单的柱状图作为示例。 2. 使用`fill3`函数来改变每个柱子的填充样式，例如可以设置为圆形或其他自定义图形。 3. 通过循环遍历每一个柱子，并分别调用`fill3`为其指定不同的形状和颜色。 具体步骤包括： - 创建数据向量并使用bar或barh命令生成基本柱状图； - 对于每个单独的柱体，计算其位置坐标； - 使用适当的参数调用fill3函数来定义所需的填充图案； 注意：实际操作时可以根据需要灵活调整细节以实现更复杂的效果。
     
  • 在QML的TableView中实现不同形式的数据展示——为每列自定义显示方式
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    本文介绍了如何利用QML的TableView组件实现数据表格中每一列的不同显示格式，详细阐述了自定义列显示的具体方法和步骤。适合需要灵活定制数据展示界面的开发者阅读。 QML的TableView中的每列数据可以以不同的形式进行展示，例如单选框、ComboBox、进度条等，这样可以使数据显示得更加直观。该程序可以直接使用qmlscene运行，并支持Qt5.5及其以上版本。
     
  • 【物理应用】利用Zernike多项式于不同形状瞳孔（圆形、六边形、椭圆、矩形及环形）的Matlab代码实现.rar
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    本资源提供了一套基于Matlab编程环境下的代码，用于计算并展示不同形状瞳孔下Zernike多项式的应用效果。包括了圆形、六边形、椭圆、矩形和环形等五种形态，适用于光学设计与分析领域的研究者及工程师使用。 Zernike多项式是一种在光学领域广泛应用的正交多项式系统，特别适合描述和分析波前形状。由于其正交性质，这些多项式能够高效地表示波前形状，并且在评估像差方面非常有用。实际应用中，它们可用于模拟不同瞳孔尺寸下的光学设备（例如眼镜、相机镜头或望远镜），以检测波前误差。 圆形瞳孔是Zernike多项式的经典应用场景，但现实中的光学元件可能具有六边形、椭圆或其他非标准形状的瞳孔。这些特殊形状在特定的应用场景中非常重要，比如光束整形和某些类型的子系统设计。因此，将Zernike多项式应用于各种不同的瞳孔形状可以大大扩展其应用范围，并满足复杂的光学需求。 Matlab是一款流行的数学计算与工程仿真软件，提供了强大的工具箱来支持开发者进行复杂系统的建模与分析。通过编写特定的Matlab代码，用户能够实现对Zernike多项式的数值计算和波前误差分析，进而优化不同瞳孔形状下的光学性能。 结合使用Zernike多项式和Matlab不仅可以帮助用户完成复杂的数学运算，还能直观展示波前误差分布情况。例如，可以通过编写脚本模拟光束通过特定元件后的变化，并利用Zernike系数评估系统的性能。这一过程对于设计、优化及测试阶段的光学系统都至关重要。 此外，还可以使用Matlab代码实现波前校正算法来指导实际调整操作，如运用变形镜或相位板修正误差。特别是在处理动态波前时，Matlab平台的快速计算能力尤为关键，能够确保在实时环境中准确迅速地确定所需的校正值。 本压缩包中的Matlab代码可能涵盖以下几个方面：首先定义和描述Zernike多项式的性质；其次编写函数来计算不同形状瞳孔下的系数值；然后是重建波前并分析误差的方法。此外还可能会包含一些与特定光学设计相关的用户界面功能，方便研究人员使用这些工具进行深入研究。 这套Matlab代码实现对于从事光学工程的研究人员来说是一大助力，它不仅提供了一种有效的手段来评估和优化系统性能，同时也加深了对Zernike多项式在波前分析中的应用理解。
     
  • 条形码识别在MATLAB中的实现
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    本项目探讨了如何利用MATLAB软件平台实现条形码识别技术，详细介绍了系统设计、算法开发及应用实践，为科研与工程领域提供了一种高效的图像处理解决方案。 在编写MATLAB程序时，请避免使用中文命名文件或设置包含中文字符的保存路径，以免出现错误。运行程序前需先通过界面右侧设定视频参数（如分辨率至少为640x480），然后才能点击“start”按钮开始操作。 此外还应注意摄像头获取的图像格式可能不是RGB模式，而本程序要求处理的是RGB格式的数据。如果原始输入是YCbCr等非RGB格式，则需要进行相应的转换工作。这里假设默认情况下摄像头输出为YCbCr格式，并且已经通过ycbcr2rgb函数将其转换成所需的RGB数据。
     
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    GA-ELM是一种结合了遗传算法优化与极限学习机技术的机器学习方法。本项目提供了用于实现GA-ELM的Matlab代码，适用于相关领域的研究和应用开发。 遗传算法优化的ELM MATLAB源码（亲测亲写）。
     
  • GA-ELM（Matlab代码）
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    GA-ELM是一种结合遗传算法优化极端学习机参数的机器学习方法。本Matlab代码实现可用于改进ELM模型性能，适用于模式识别与预测任务。 遗传算法优化的ELM MATLAB源码（亲测亲写）。
     
  • C#代码实现AE中不同图层的合并
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    本教程详细介绍了如何使用C#编程语言在Adobe After Effects（AE）中编写脚本来自动合并不同图层的方法和技术。通过具体实例和代码示例，帮助用户掌握AE插件开发的基础知识，提高工作效率。 使用Arcengine结合C#编程实现不同图层的合并功能的具体代码示例。这段描述需要具体的代码细节来完善，但核心在于如何利用ArcEngine提供的API与C#语言相结合完成地理信息系统中多个图层数据的整合工作。此过程通常包括加载不同的地图图层、处理可能存在的空间参考差异以及执行必要的几何操作以确保合并后的图层可以无缝集成到同一地图环境中。
     
  • 在HTML中实现不同类型的线条
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    本文将介绍如何使用HTML和CSS来创建各种类型的线条，包括直线、波浪线等，并探讨它们的应用场景。 在 HTML 中实现各类线型。
     
  • 基于PSO优化ELM及其MATLAB实现代码
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    本项目介绍了一种利用粒子群优化算法（PSO）改进极限学习机（ELM）的方法，并提供了相应的MATLAB实现代码。 使用PSO优化Elman神经网络以提高其精度。