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MathWorks-C代码集成

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简介：
MathWorks-C代码集成是指将C语言编写的代码与MATLAB环境无缝结合的技术，允许用户在MATLAB中直接调用和执行C/C++代码，从而实现算法开发、性能优化以及复杂系统部署。 在GitHub上下载的C#与MATLAB/Simulink通过共享内存来传递信息，以控制Simulink和MATLAB的运行。展示如何将C代码集成到MATLAB和Simulink算法中，并从这些工具生成C代码，具体应用为停车计费器项目。

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  • MathWorks-C代码集成
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    MathWorks-C代码集成是指将C语言编写的代码与MATLAB环境无缝结合的技术，允许用户在MATLAB中直接调用和执行C/C++代码，从而实现算法开发、性能优化以及复杂系统部署。 在GitHub上下载的C#与MATLAB/Simulink通过共享内存来传递信息，以控制Simulink和MATLAB的运行。展示如何将C代码集成到MATLAB和Simulink算法中，并从这些工具生成C代码，具体应用为停车计费器项目。
     
  • MATLAB集成C代码-MSCOPE:MSCOPE MATLAB代码
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    MSCOPE是一款专为MATLAB设计的工具箱，它能够无缝集成和运行C语言编写的代码，极大地方便了跨语言编程与开发。 Matlab集成的C代码mSCOPE是一个综合多层模型，用于植被反射率、光合作用、荧光、温度及能量平衡的研究。该模型由杨培琪等人开发，并基于SCOPE模型（v1.61）构建了垂直非均质冠层的光相互作用和能量平衡模拟版本——mSCOPE_v1_beta。 SCOPE模型假设植被冠层在垂直方向上是均匀一致的，在水平方向上则是无限延伸，因其辐射传输程序依赖于经典的一维SAIL模型。然而，在实际情况下，冠层通常会在生物物理及生化特性方面表现出显著的垂直异质性。mSCOPE的发展旨在纳入这些特征的变化。 因此，尽管该模型不考虑水平变化（所以可以视为2-D），它也能够处理同质树冠的情况——通过将所有图层设置为相同或仅使用一层来实现。mSCOPE在保持原始SCOPE的结构和输出的同时，采用了不同的辐射传输解决方案以适应植被冠层中入射与发射辐射的变化。
     
  • MATLAB集成C代码-IMU_EKF: IMU_EKF
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    IMU_EKF项目利用MATLAB集成C代码，实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的惯性测量单元(IMU)数据处理算法，用于精确的姿态估计。 Matlab集成的C代码IMU_EKF复制了论文“用于IMU.pdf中的双级卡尔曼滤波器”或“用于9DIMU集成处理器的定向跟踪的双级卡尔曼滤波器”中介绍的工作内容。该Matlab代码通过使用Matlab Coder转换为C代码，然后将文件扩展名改为.cpp以符合cpp格式要求。此代码接收九个参数并需按如下方式初始化： - `float P[16];` // 4x4协方差矩阵 - `float quat[4];` // 4x1四元数向量 - `float Cov_info[3] = {0.00001, 0.1, 1};` // 噪声协方差信息（q，r_acc，r_mag） - q：四元数噪声方差（对所有值相同） - r_acc：加速度计测量的噪声方差 - r_mag：磁力计测量的噪声方差 - `float omega[3];` // 以弧度为单位的陀螺仪向量，大小为3x1 - `float acc[3];` // 加速度计向量，大小为3x
     
  • MATLAB集成C代码-V2X: V2X
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    本项目利用MATLAB平台集成了C语言编写的V2X（车联网）通信模块，实现车辆间及车与基础设施间的高效数据交互。 使用具有WLAN的DSRC框架对V2X通信系统进行仿真，并分析车辆在较短时间内如何传输数据。介绍V2X技术，它不仅允许车辆彼此“交谈”，还可以从环境中获取信息。V2X是新兴网络，附近的车辆可以实时无线交换数据，共享交通更新、碰撞等信息以确保驾驶更加安全舒适。 当前情况下，5G技术用于自动驾驶汽车的网络通信存在通信延迟问题。为解决这个问题，我们使用具有DSRC（专用短距离通信）功能的WLAN。由于开放性特点，5G通常容易受到黑客攻击。因此，在本项目中我们将采用具备更高安全性特性的WLAN来减少这一风险。 在此技术方案下，仍可能存在一些等待时间如处理延迟和因竞争引发的延迟等问题。为解决这些问题，我们将在该项目中使用更快速的WiFi模块，并通过优化设计以进一步降低整体系统中的延时现象，从而实现无缝连接的目标。 项目将利用OMNET++进行仿真环境的设计与构建工作；同时借助SUMO工具来搭建网络通信系统架构。接下来的任务包括行为模式设置、代码开发和实施以及V2X通讯及其完整系统的性能分析等方面的工作内容。 具体技术操作上，首先需要配置好OMNET++并将其链接到GCC编译器中，并通过终端完成G++路径与OMNET++路径的设定工作。在上述步骤完成后即可开始后续项目的执行阶段。
     
  • MATLAB集成C代码-BRDF系统: BRDFSystem
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    BRDFSystem是一款基于MATLAB平台开发的软件工具，用于集成和优化C语言编写的BRDF（双向反射分布函数）相关代码，实现高效材料表面特性模拟与分析。 MATLAB集成C代码/系统各模块说明 一、系统初始化 1. 材质台就位 2. 相机、光源及材质台控制测试 二、预处理 1. 工业相机标定及校正预处理 1）辐射度标定（白平衡校正、均匀度校正、颜色校正） 2）几何标定（棋盘格） 3）线性度标定（最大曝光时间、自动曝光时间） 4）坏点标记及暗电平处理 2. 单反相机参数设置 三、材质采集 1. BRDF采集 1）一般采集（各项同性/各向异性） 光源依次点亮，相机同步采集一帧或多帧，并在材质台旋转后继续操作。 2）HDR采集（针对低动态范围） 光源依次点亮，相机同步采集多帧，在每次光源改变时进行材质台的转动。 3）EOS采集（超分辨率） 多个指定方向上的光源被激活，单反在固定的方向上拍摄多张照片，并随着材质台旋转。 2. svBRDF采集 3. BTF采集（待定） 四、图像处理 （在上一步的图像保存前或下一步拟合之前进行） 1) 多帧平均去噪 2) 坏点校正和暗电平处理 3) 角度矫正，方向对齐，裁剪及极限角度剔除 4) 白平衡处理、均匀度校正以及颜色校正 5) 几何校正（Zhang算法） 6) HDR与超分辨率处理 7) 保存经图像处理后的结果(/.btf/...) 8) 计算每个视角的平均亮度，逐像素计算，并将BRDF材质数据存储起来。
     
  • MathWorks License
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    MathWorks License是用于访问和使用MATLAB、Simulink等工程计算软件平台及其工具箱的授权许可。 MathWork License用于Matlab开发和脚本开发，并且License文件已经经过验证。
     
  • MATLAB集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning
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    《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。
     
  • Matlab R2021b (Mathworks).torrent
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    这段文件名为Matlab R2021b (Mathworks).torrent的种子提供了数学软件MATLAB R2021b的下载链接，该版本由MathWorks公司开发，为科研、工程等领域提供数据分析和可视化工具。 MathWorks的Matlab R2021b提供了专业的计算、编程和仿真功能，涵盖了多个学科领域，包括金融、电子以及结构工程等。该软件包含的内容非常丰富，具体可以根据需要自行补充探索。这是其最新版本。
     
  • MATLAB集成C代码-Chatbot-Ginger：聊天机器人
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    MATLAB集成C代码-Chatbot-Ginger是一款结合了MATLAB环境与C语言编写的高效能聊天机器人Ginger。此项目展示如何将不同编程语言的优势融合，实现复杂的人工智能应用开发。 在MATLAB集成C代码的过程中需要使用四个配置文件，并且整个流程包括四步多轮对话的总体设计。其中NLU（自然语言理解）模块由分类和实体识别两部分组成，首先将用户输入的信息传递给Interpreter (Rasa NLU 模块)。 接下来是对话管理(DM)，它又分为DST(对话状态跟踪器)和Policy两个子模块： - DST负责维护整个对话的状态。具体来说，在时间t+1时的对话状态S(t+1)取决于之前的时间点t的状态St，系统在时刻t的行为At以及用户在当前时刻t+1的动作O(t+1)，即 S(t+1)= St + At + O(t+1)。 - Policy模块负责根据当前对话的状态决定下一步的最佳行动。它会利用Policy记录Tracker对象的当前位置，并选择执行相应的动作，而这些动作都是事先被保存在Track对象中的。 最后一步是将选定的动作的结果返回给用户以完成一次人机交互过程。 Rasa架构主要包括两个主要部分： - Rasa NLU负责识别Message中意图和实体信息。 问答系统与多轮对话的主要区别在于：问答通常涉及指代消解及查询补全，而多轮对话则需要机器在对话过程中不断根据当前的状态做出决策，选择下一步的最佳动作。
     
  • C#集成高端电子称OS2X示例代码
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    本示例代码展示了如何使用C#编程语言与OS2X高端电子称进行集成，涵盖通信协议、数据处理及界面交互等关键环节。 C#对接顶尖电子称OS2X例程C1通讯模式，适用于希望自行使用C#进行开发的朋友研究和使用。