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MATLAB开发——剪切波分割示例

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本项目展示了利用MATLAB进行剪切波成像中的图像分割技术。通过先进的算法实现对组织内部结构的精确识别与分析，适用于医学影像处理领域。 这是一个演示剪切波分裂的简短代码，适用于MATLAB开发。

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  • MATLAB开发——剪切波分割示例
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    本项目展示了利用MATLAB进行剪切波成像中的图像分割技术。通过先进的算法实现对组织内部结构的精确识别与分析，适用于医学影像处理领域。 这是一个演示剪切波分裂的简短代码，适用于MATLAB开发。
     
  • mfast_package_v2.2.tar_剪切波分裂分析版_
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    MFAST_PACKAGE_V2.2是一款专为地震科学设计的软件包，用于精确分析和解释剪切波分裂现象。此版本包含多项更新与优化功能，提升了数据处理效率及结果准确性。 用于地震剪切波分裂分析以获取岩石圈各向异性的科研软件。
     
  • LeCroy 示波器 - MATLAB 示例：MATLAB 中的应用示例-力科示波器-matlab开发
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    本资源提供了在MATLAB中使用LeCroy示波器的数据分析和处理示例代码，适用于科学研究与工程应用。通过该工具包，用户可以轻松地将采集到的信号数据导入MATLAB进行进一步分析。 MATLAB 是一种软件环境及编程语言，拥有超过 1,000,000 名用户，并通过其仪器控制工具箱支持力科示波器。 MATLAB 和 LeCroy 示波器结合使用可以执行关键任务，例如过滤采集的信号、分析和可视化示波器数据、自动化示波器测量以及生成报告。此示例适用于 Instrument Control Toolbox V2.7 及更高版本。特别地，这个基本示例展示了如何将 LeCroy 示波器的数据直接获取到 MATLAB 中并绘制结果，一次操作即可完成。需要说明的是，acquire_LeCroy_scope_data.m 文件是由Instrument Control Toolbox 提供的 Test & Measurement Tool 自动生成的，该工具使用户无需编写代码便可在MATLAB中配置和控制仪器及串行设备。
     
  • FFmpeg 视频裁剪与切割
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    简介：本教程介绍使用 FFmpeg 工具对视频进行精确裁剪和切割的方法，帮助用户轻松实现视频编辑需求。 使用 shell 和 ffmpeg 结合可以实现自动获取视频分辨率、时长，并且按指定的宽高裁剪视频中间部分的功能。
     
  • PFC二维剪切试验案例分析_二维剪切试验实例
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    本案例详细介绍了PFC软件在进行二维剪切试验中的应用与分析过程，通过具体实验数据和结果展示其操作方法及技术要点。适合岩土工程相关研究人员和技术人员参考学习。 PFC离散元数值模拟软件实现二维剪切试验的实例演示了如何使用该软件进行相关的工程分析与研究。通过具体的案例展示，可以帮助用户更好地理解并应用这种技术于实际问题中。
     
  • 3D Blob分割：MATLAB开发
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    3D Blob分割：MATLAB开发是利用MATLAB软件进行三维图像处理的技术教程，专注于Blob检测与分割算法的设计与实现。 该算法采用图像导数技术来分割密集3D组织中的细胞核。输入文件是一系列以tiff或lsm格式（由卡尔蔡司显微镜生成）存储的随时间变化的z切片数据。在基于图像导数的第一级分割之后，计算三维属性。利用这些属性为每个分割对象推断出相应的统计数据，并通过聚类方法解析融合细胞核为单个细胞核。（请注意，这一过程需要较长的时间来完成）。有关更多详细信息，请查阅已发表的研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》（PLOS ONE | DOI: 10.1371/journal.pone.0150853）并引用该文献。
     
  • 小程序头像剪切示例demo
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    本小程序提供便捷的头像裁剪功能示例，用户可以轻松体验如何从现有图片中选取合适的圆形或方形头像。适用于开发者学习和参考。 本项目使用微信小程序及we-cropper框架实现剪切头像功能的演示程序，并简化了代码以方便理解。该项目可以直接在小程序编译器上运行。
     
  • MD.rar_PFC2d剪切_PFC剪切_Neural_剪切PFC_直接剪切
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    本研究聚焦于利用PFC（颗粒流体模型）和PFC2d进行剪切试验分析，结合神经网络技术优化剪切PFC模型参数，并探讨直接剪切条件下的材料行为。 在地质力学和材料科学领域，颗粒行为的模拟研究至关重要，特别是在理解土壤、岩石及其他颗粒材料的力学性质方面。本资料包md.rar包含了对PFC2D（颗粒流代码2D）中剪切特性的深入探讨，尤其关注直接剪切实验的计算机模拟。 采用PFC进行数值模拟时，该工具基于离散元方法（DEM），可以精确地分析颗粒间的相互作用，并研究颗粒材料在不同条件下的动态响应。本资料中的PFC2D直接剪切试验通过计算机实现，设定的粒径范围为0.1mm至0.5mm之间，这代表了典型的土壤颗粒大小，能够模拟各种类型土壤的行为。 伺服机制控制意味着模拟过程中的剪切力和位移按照预定曲线进行调整。这种设置有助于研究如剪切强度、应变及颗粒重排等关键参数的变化情况。标签中提到的pfc剪切与神经网络的应用表明了PFC在剪切行为分析方面的独特优势，同时暗示使用机器学习技术来处理模拟数据。 压缩包内的md文件可能包含实验数据、模型参数设置以及利用神经网络进行预测的结果记录等内容。这些资料对于理解PFC2D模拟中的颗粒材料剪切特性、验证计算机仿真与实际测试结果之间的吻合度，并优化神经网络的预测能力具有重要意义。 本资源集展示了如何结合使用PFC2D和机器学习技术来深入研究颗粒材料在不同条件下的剪切行为。通过详细分析这些数据及模型，研究人员能够更准确地预测并控制土壤、岩石等材料面对剪切载荷时的行为表现，在地质工程、土木建筑以及矿产开采等领域具有广泛的应用前景。
     
  • 基于FCM和KFCM的医学图像分割GUI示例 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB开发了一个用户友好的图形界面(GUI)，实现基于FCM（Fuzzy C-means）与KFCM(K-nearest neighbor FCM)算法的医学图像自动分割，为医疗影像分析提供高效工具。 在医疗图像处理领域，分割是至关重要的一步，它有助于医生和研究人员分析图像中的特定区域，如病灶、器官等。本项目使用了模糊C均值（FCM）算法，这是一种经典的聚类算法，在图像分割中有广泛应用。在此基础上，还引入了内核化的模糊C均值（KFCM），通过内核方法提升聚类性能，适应非线性结构的数据。 1. 模糊C均值（FCM）算法： 模糊C均值是一种模糊聚类算法，由Dempster在1968年提出，并于1973年由Mukherjee等人应用于图像分割中。与传统的K-means算法不同，FCM允许样本同时属于多个类别，具有模糊边界，更适应实际图像的复杂性。其基本思想是将图像像素分配到C个模糊类别中，每个像素对每个类别的隶属度是一个介于0和1之间的值，并通过最小化模糊平方误差函数来确定最优的类别划分。 2. 内核化的模糊C均值（KFCM）： KFCM是FCM的一种扩展形式。它引入了内核函数，将数据从原始特征空间映射到高维特征空间，从而处理非线性可分问题。例如，径向基函数（RBF）可以用来将原本在原空间中难以区分的类在新空间中变得容易区分。KFCM算法计算隶属度时考虑了内核空间的距离，从而提高了聚类效果。 3. MATLAB实现： MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合数值计算和图像处理任务。在这个项目中，开发者使用MATLAB编写了一个GUI界面，使得用户能够方便地输入参数并执行FCM或KFCM算法。这个GUI通常包括输入框、按钮、滑块等元素，并通过它们交互式地调整如聚类数量C、内核函数类型和内核参数等。 4. GUI设计： GUI的设计需要考虑到易用性和功能性，用户可能需要预览图像、选择算法、设定参数以及查看分割结果。开发者可能会使用MATLAB的图形用户界面构建工具（GUIDE）来创建窗口，并绑定相应的回调函数以实现算法执行的功能。 5. 应用场景： 医学图像分割的应用程序可用于多种应用场景中，例如帮助医生识别肿瘤、血管疾病和骨骼结构等，或者在研究中辅助量化分析图像特征。使用KFCM可以处理那些传统FCM难以处理的复杂图像，并提高分割精度。 6. 学习与改进： 对于初学者而言，这个项目提供了一个学习FCM和KFCM算法及其MATLAB实现的好机会。同时，为了进一步优化分割效果，还可以研究不同的内核函数、调整参数选择策略或者探索其他先进的图像分割技术如水平集方法或深度学习模型等。 本项目展示了如何利用MATLAB开发一个交互式的医学图像分割工具，并结合了FCM和KFCM算法来为医疗图像分析提供一种实用的方法。对于有兴趣深入研究图像处理和聚类算法的人来说，这是一个很好的起点。
     
  • Cesium横向切割展示案例
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    本案例展示了利用Cesium技术进行地理空间数据的横向切割可视化，使用户能够直观探索和分析三维模型内部结构。 在Vue+Cesium项目中，根据Cesium官网提供的横截面接口实现了倾斜摄影的横截面演示案例。