第 1 章 基于直方图优化的图像去雾技术 第 2 章 基于 形态学的权重自适应图像去噪 第 3 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 第 4 章 基于 Hough 变化的答题卡识别 第 5 章 基于阈值分割的车牌定位识别 第 6 章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 第 7 章 基于主成分分析的人脸二维码识别 第 8 章 基于知识库的手写体数字识别 第 9 章 基于特征匹配的英文印刷字符识别 (省略100字) 到。。。。 第 16 章 基于 Hu 不变矩的图像检索技术 第 17 章 基于 Harris 的角点特征检测 第 18 章 基于 GUI 搭建通用视频处理工具 第 19
2022-05-17 22:05:14 126.44MB matlab 机器视觉 深度学习
MATLAB 计算功率谱密度代码径向积分 向外放射状整合 这段代码的灵感来自两个来源。 首先,我有一个用于计算功率谱密度的径向积分版本。 然而,这段代码真的很慢。 我在网上寻找更快的代码,我在这里找到了一些东西: . 但是,此代码无法处理 NaN。 我将理解这个 MATLAB 代码并根据我自己的目的对其进行调整。 我找到的 MATLAB 代码发布者:Narupon Chattrapiban。 文件交换发布没有许可证。 文件交换的文件名是 rscan2。 它在评论中。
2022-05-17 17:13:50 17KB 系统开源
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高斯白噪声matlab代码MCI 多通道复杂度指数(MCI)的计算算法 该代码实现了用于计算多通道系统中复杂度指数的MCI算法,其描述如下: [1] M. Nardelli,EP Scilingo,G。Valenza,“用于多器官生理复杂性评估的多通道复杂性指数(MCI)”,《物理学A:统计力学及其应用》,2019年, 此度量标准依赖于一种用于重建多元相空间的新颖方法,其中,每个序列都使用其适当的时间延迟进行嵌入。 然后,MCI使用模糊规则考虑相空间距离的估计,并且可以在两个不同的时标值范围内进行计算,以研究短期和长期动力学。 使用三通道高斯白噪声和1 / f噪声系统,Henon映射和Rossler吸引子的合成序列以及可公开获得的生理序列(参见文章)对算法进行了评估。 版权所有(C)2019 Mimma Nardelli,Enzo Pasquale Scilingo,Gaetano Valenza 该程序是免费软件; 您可以根据知识共享许可:Attribution 4.0 International的条款使用它。 如果您使用此程序来支持已发表的研究,请引用参考文献[1]。 如果您在软件
2022-05-07 14:23:08 10KB 系统开源
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确定系数matlab计算代码CODY1.0源代码 ======================================== CODY - 一个 MATLAB(R) 动态包肠道微生物群的建模 版本:1.0 主页:稍后添加 作者:耿军 Friday, Feb. 23, 2019 % 由 Jun Geng,查尔姆斯理工大学,哥德堡,东南 % 版权所有 (c) 2015-2019,系统生物学,查尔姆斯大学 文件夹Figure1 ----> 提供了生成图1中图形的数据和代码 文件夹Figure2 ----> 提供了生成图2中的数据和代码,以及coculture,Supplementary Fig.6 图 3 文件夹 ----> 提供了生成图 3 中的数字和从新生儿到 12 个月的时空分布图的数据和代码 文件夹Figure4 ----> 提供了生成Figure4 的数据和代码。 补充图在名为“补充图”的文件夹中提供 补充数据集在名为“补充数据集”的文件夹中提供 关于模拟代码:CODY1.0 主要人物 图1 ----> CODY平台的Pipeline,包括三个多尺度框架 图2---->图2a
2022-05-03 21:54:56 223.42MB 系统开源
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磁偶极子,磁张量计算,磁异常检测
2022-04-25 20:06:07 401B matlab 文档资料 静磁场
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Matlab计算机视觉图像处理工具箱推荐 计算机视觉.pdf
2022-04-21 19:09:28 1.98MB matlab 图像处理 计算机视觉 开发语言
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:MATLAB计算粒子速度分布 源程序代码_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
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2022-04-20 17:05:50 41KB matlab GTD UTD 绕射
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matlab的代码在相机上实现光场摄影 请非常仔细地阅读“ Lightfield相机”文件。 使用一系列相机拍摄的照片进行数字重新对焦很容易。 如果计算所有照片的平均值,则数字焦点将达到无穷远。 如果您累积移动每张照片,例如,将每张照片相对于其紧邻的左邻居移动一个像素,然后计算平均值,则聚焦平面会更近。 这种简单的shift + add策略足以实现合理的重新聚焦效果。 家庭作业 对于此分配,您将通过使用多个图像光场显示重新聚焦和直通效果。 请参阅以下示例(单击“在线查看光场”) (a)要开始和测试提供的代码,您可以使用以下来源的照片作为输入。 沿水平平移仅使用图像。 您将在此数据集上测试代码。 (b)对于作业,您将使用自己的图像。 平移相机并以固定的距离间隔拍照(尝试5-7张照片)。 将相机放在标尺上以进行精确定位。 您正在尝试模仿相机阵列。 您将在MATLAB中进行所有这些操作。 确保在图像中使用高深度复杂度,彩色,点镜面(球形)对象。 创造性地使用相机配置,可能使用非常大的基线或使用显微镜。 您也可以使用非结构化位置,并使用校准目标(或来自运动或光合作用软件的结构)来查找位置。 (
2022-04-16 15:58:02 22.98MB 系统开源
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