Advertisement

Matlab常用源码

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源集合了Matlab在工程与科学计算中的常见应用代码，涵盖信号处理、图像处理和数值分析等领域，适合编程初学者及专业人员参考学习。 老师提供的资源和个人购买的资源对我帮助很大。我还获得过国家级奖项、东三省地区奖以及校级奖项。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab常用源码
    优质
    本资源集合了Matlab在工程与科学计算中的常见应用代码，涵盖信号处理、图像处理和数值分析等领域，适合编程初学者及专业人员参考学习。 老师提供的资源和个人购买的资源对我帮助很大。我还获得过国家级奖项、东三省地区奖以及校级奖项。
  • MATLAB图像处理与常用源码
    优质
    本书《MATLAB图像处理与常用源码》深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行图像处理的各种方法和技术，并提供了大量实用的代码示例。适合科研和工程技术人员学习参考。 这是一份关于使用MATLAB进行图像处理的文档，包含了所有的源代码，希望能为大家提供参考。
  • Matlab常用图像处理源码集合
    优质
    本资源集锦了多种基于Matlab平台的经典图像处理算法源代码，涵盖滤波、边缘检测、分割及变换等技术领域，适合科研与学习使用。 Matlab7.x图像处理： - 查看直方图（§2.1.3） - 显示图像（§2.2.2） - 添加颜色条（§2.3.1） - 图像的单帧显示（§2.3.2） - 图像的多帧显示（§2.3.2） - 图像的动画显示（§2.3.2） - 灰度图像的动画显示（§2.3.2） - 纹理映射（§2.3.3） - 一个图形窗口中同时显示两幅图像（§2.3.4） 算术运算： - 嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） - 两幅图像相加（§3.1.2） - 图像与常数相加（§3.1.2） - 两幅图像相减（§3.1.3） - 两幅图像相乘（§3.1.4） - 图像除以常数或两幅图像相除（§3.1.5） 几何变换： - 图像缩放（§3.2.2） - 图像旋转（§3.2.3） - 图像剪切（§3.2.4） - 生成和应用仿射变换（§3.2.5） - findbounds函数的应用 - makeresampler函数的应用 - 投影变换 局部操作： - 计算图像的局部标准差（§3.3.1） - 计算输入图像的3×3邻域像素值的最大值（§3.3.2） 区域选择和处理： - 根据指定坐标选择一个六边形区域 - 按灰度分割图像中的目标 - 函数poly2mask调用格式的应用 - 对指定区域进行锐化滤波 - 填充指定的区域 变换方法： - 矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1） - 构建一个矩形函数，对其进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2），并使用fftshift使零频率分量位于中心 - 对乘积进行反向傅里叶变换以得到定位结果（§4.1.3） - 离散余弦变换和JPEG图像压缩（§4.2.1, §4.2.2） Radon变换与重建： - 正方形图像在0°和45°方向上的Radon变换 - 计算从0°到180°每隔一度的Radon变换命令 - 直线检测，使用radon函数和iradon函数构造简单图像投影并进行重建 映射与重建： - 映射和重建图像（§4.4.1） 动态范围压缩及直方图处理： - 图像灰度线性变换、分段线性变换以及对数形式的动态范围压缩 - 直方图均衡化和规定化 降噪方法： - 邻域平均滤波法，winner滤波法，中值滤波实现图像去噪 - 线性和非线性的锐利度增强技术应用 频谱分析与彩色处理： - Butterworth低通、高通滤波器设计和使用 - 通过灰阶分层或空间域变换进行色彩增强 - 对真彩图像的每个颜色平面实施均值滤波操作 噪声生成及目标检测： - 噪声图像和目标图像的创建（§5.5.4） - 利用哈夫曼编码实现数据压缩 - 最大方差法计算灰度分割门限，使用各种边缘检测算子进行边界识别 - 通过霍夫变换进行直线检测及相位编组 模糊处理与复原： - 得到和添加噪声的模糊图像（§8.3） - 使用维纳滤波、约束最小二乘法等方法实现图像恢复 - 运用Lucy-Richardson算法和盲卷积技术进行去噪及清晰化操作 形态学处理与特征提取： - 利用bwmorph, bwperim函数实施骨架化，边界检测以及开闭运算 - 生成具有局部极小值区域的图像（§9.3） - 计算距离变换和欧拉数以识别形状特性 - 使用makelut和applylut实现查找表操作 滤波器设计与应用： - 利用imfilter函数进行空间域滤波 - 通过频率转换、采样及窗口方法生成二维滤波器（§10.2） - 设计理想低通等类型的频谱
  • MATLAB常用算法源代码及程序
    优质
    本书提供了基于MATLAB的多种常见算法的源代码与实例程序，旨在帮助读者快速掌握并应用这些算法解决实际问题。 第4章： 插值 本章介绍了一系列用于插值计算的函数： - `Language` 函数求已知数据点的拉格朗日插值多项式。 - `Atken` 函数求已知数据点的艾特肯插值多项式。 - `Newton` 函数求已知数据点的均差形式牛顿插值多项式。 - `Newtonforward` 函数用于计算前向牛顿差分插值多项式。 - `Newtonback` 函数用于实现后向牛顿差分插值方法。 - `Gauss` 用于求解高斯插值多项式的函数。 - `Hermite` 求已知数据点的埃尔米特插值多项式。 - `SubHermite` 功能为求分段三次埃尔米特插值及其在指定点上的数值。 - `SecSample` 用于二次样条插值及相应的计算结果获取。 - `ThrSample1`, `ThrSample2`, 和 `ThrSample3` 分别代表第一类、第二类和第三类三次样条插值，它们可以求解已知数据点的插值多项式及其在指定位置上的函数值。 - `BSample` 第一类B样条插值计算功能。 - `DCS` 使用倒差商算法求有理分式的数值形式。 - `Neville` 采用Neville算法实现有理分式的插值运算。 - `FCZ` 利用倒差商技术进行数据点的有理函数逼近。 - `DL`, `DTL`, 和 `DH` 分别代表双线性、二元三点拉格朗日及分片双三次埃尔米特插值方法，用于求解特定位置的数据。 第5章： 函数逼近 本章节涵盖了多项式和非多项式的函数逼近技术： - `Chebyshev` 利用切比雪夫多项式对给定的连续函数进行最佳一致或最小平方误差近似。 - `Legendre` 使用勒让德多项式实现已知数据的最佳拟合。 - `Pade` 函数采用帕德形式的有理分式逼近已知函数，以达到更高的精度和稳定性。 - `lmz` 通过列梅兹算法确定给定连续函数的最佳一致逼近多项式。 - `ZJPF` 计算离散数据点的最佳平方误差最小化近似多项式。 - `FZZ`, `DFF` 和相关工具用于傅立叶级数的逼近，适用于周期性信号和波形的数据处理需求。 - `SmartBJ` 采用自适应分段线性和样条方法来优化已知函数的拟合效果。 第6章： 矩阵特征值计算 本章节介绍了一些求解矩阵特征值的方法： - `Chapoly`, `pmethod`, 和其他相关技术用于通过多项式和迭代算法，例如幂法、瑞利商加速以及QR分解等方法来确定对称或非对称实数矩阵的全部或部分特征值与对应的特征向量。 第7章： 数值微分 第8章： 数值积分 第9章： 方程求根 .............................. .............. 第17章： 数据统计和分析
  • 常用算法测试函数的MATLAB版本源码.zip
    优质
    本资源包含多种常用算法的MATLAB实现源代码及测试函数，便于学习与研究。下载后可直接运行，适用于科研和教学场景。 常用的算法测试函数的MATLAB版本原代码包括Rosenbrock、Schaffer、Schwefel等多种类型。这些函数常用于评估优化算法的性能。
  • Matlab常用算法代码汇总
    优质
    《Matlab常用算法代码汇总》是一本汇集了多种数学和工程领域中常见问题解决方案的实用手册，为读者提供丰富的示例代码。 本段落总结了多种常见算法问题的代码实现，全部使用MATLAB语言编写。这些代码包括：Floyd最短路径算法、哈密顿回路、背包问题（遗传算法解决）、旅行商TSP问题、最小费用流以及聚类分析等。
  • STM32F030常用模块源码.zip
    优质
    本资源包含STM32F030微控制器的主要外设驱动程序和示例代码，旨在帮助开发者快速上手并进行项目开发。 STM32F030是一款常用的微控制器，在开发过程中经常会用到各种模块的源代码。这些源代码涵盖了从GPIO、定时器、串口通信到I2C总线等众多功能，为开发者提供了极大的便利性和灵活性，帮助他们快速实现所需的功能和应用。
  • WINCC常用脚本源代码
    优质
    本书汇集了西门子WinCC软件中常用的脚本编程示例和源代码，旨在帮助用户掌握其高级功能和自定义界面设计技巧。 WINCC常用脚本源代码包括登录和退出等功能。
  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
    优质
    本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
  • MATLAB源码精选-利用马氏距离剔除异常值代码
    优质
    本段MATLAB源码展示了如何运用马氏距离来识别并剔除数据集中的异常值，适用于各种多维数据分析场景。 MATLAB源码集锦：基于马氏距离剔除异常样本的代码