matlab算特征值源码Matlab中的光谱正确正交分解 SPOD（）是固有正交分解（POD，也称为主成分分析或Karhunen-Loève分解）的频域形式的Matlab实现，称为频谱固有正交分解（SPOD）。 SPOD源自固定流[，2]的时空POD问题，并导致每个模式都以单个频率振荡。 SPOD模式代表动态结构，可以最佳地解决静态随机过程的统计变异性。 与该示例一起提供的大涡模拟数据是[3]中描述的0.9马赫湍流射流数据库的子集，并使用Cascade Technologies开发的非结构化流动求解器Charles计算得出。 如果您在研究或教学中使用数据库，请明确提及Brès等人。 [3]。 测试数据库包含5000个圆形湍流射流的对称分量（m = 0）的快照。 spod.m是独立的Matlab函数，不依赖工具箱。 该存储库中包含的所有其他Matlab文件都与六个示例相关，这些示例演示了代码的功能（请参见下面的文件描述）。 从示例中获得的结果的物理解释可以在[]中找到。 下载 使用浏览器 带有示例的存储库zip文件（81.5 MB）： 仅适用于Matlab功能（15 KB）： 在终端中使

matlab中的fit函数实现源码很棒的星星 我的GitHub明星精选清单！ 产生者 内容 AGS脚本 -用于FPGA的开源USB Bootloader 动作脚本 -VVVVVV的源代码！ 艾达 -Go + Ada SPARK示例 阿格达 -作为Strathclyde大学CS410高级功能编程的2017/18届会议的讲课材料和练习 -Agda中经过功能验证的编程-练习 苹果脚本 -从各个网站下载视频和音频 弧 -Lisp的Arc方言的社区管理分支； 对于提交特权，请提交拉取请求。 Arduino的 -倒数一生中剩余的年/日/秒。 集会 -用于命令和登月模块的原始Apollo 11制导计算机（AGC）源代码。 -MS-DOS 1.25和2.0的原始来源，仅供参考 -适用于TrivialMIPS平台的Baremetal软件 -FPGA友好的32位RISC-V CPU实现 -使用amd64汇编编写Linux Web服务器。 -使用公钥加密技术进行地址分配和使用分布式哈希表进行路由的加密IPv6网络。 -从Web浏览器以交互方式运行编译器并与程序集交互 -MIPS CPU实施的测试用例 -非常

遗传算法排课matlab代码遗传算法 基于MATLAB的船舶路径问题的遗传算法。 打开GA_1.m文件 如果出现用于路径重定向的弹出消息，请选择工作目录的路径。 执行脚本GA_1.m 该代码基于论文： 带有时间窗的船舶路线和调度问题的遗传算法，2012年Khaled Al-Hamad，Mohamed Al-Ibrahim，Eiman Al-Enezy 论文链接： 麻省理工学院执照 版权所有（c）2018 Loukas Kotas 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或大部分内容中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。

nsga ii算法代码MATLAB 版权 您可以随意使用此算法（）进行研究。 所有使用此代码的出版物都应感谢作者。 路易斯·费利佩·阿里扎·韦斯加（Luis Felipe） 一种快速的非支配排序遗传算法扩展，可以解决多目标问题。 2019年3月。电子邮件：，。 @online{NonofficialNSGAIII, title={A Fast Nondominated Sorting Genetic Algorithm Extension to Solve Many-Objective Problems}, author={Luis Felipe Ariza Vesga}, url = {https://github.com/lfarizav/NSGA-III} month = March, year={2019}, lastaccessed = "March 17, 2019", } NSGA-III：一种快速的非支配排序遗传算法扩展，用于解决多目标问题（非官方） 这项工作在C语言中提供了第三种快速进化的非支配排序遗传算法（NSGA-III）实现，扩展了存储在坎普尔遗传算法实验室（K

疫情matlab代码

matlab做信效度分析代码使用深度神经网络及其分析预测下颞（IT）多单元输出。 深度神经网络由多层组成，以处理输入图像。 以类似的方式，灵长类动物大脑的视觉皮层具有多个层，这些层处理从视神经传入的视觉刺激。 它们按以下顺序排列：V1，V2，V3，V4，IT（下颞）。 IT层类似于经过训练的DNN的最后一层，确定图像中的对象。 在该项目中，比较了灵长类动物大脑的视觉皮层（V4和IT）的5个区域中的2个区域与流行的DNN模型之间的比较。 用于比较的一些DNN模型是： HMO HMAX 像V1 像V2 克里热夫斯基等。 2012年 Zeiler＆Fergus 2013 1.1）数据获取和使用 在显示测试对象（灵长类动物）测试图像的同时，从其V4和IT区域记录神经输出。 V4区域具有128个通道，通过该通道收集神经输出，而IT区域具有168个通道。 因此，灵长类动物大脑中一幅图像的IT表示是一个168维向量。 总共向灵长类动物显示了1960张图像，因此V4数据矩阵为1960x128，而IT数据矩阵为1960x168。 这是数据的链接： 这里仅使用多单位数据。 为了从DNN模型的最后一个完全连

湖大信科IT综合管理系统 枫树小组 运行环境部署 用git clone项目到本地仓库 创建Mysql数据库，数据库名称：mapleemsplus，并执行sql文件夹下的mapleemsmplus.sql文件 用ieda介绍maven项目HtxkEmsm 按需更改HtxkEmsm-admin模块下资源的application.yml sqpringboot主配置文件 ruoyi : # 名称 name : RuoYi # 版本 version : 4.1.0 # 版权年份 copyrightYear : 2019 # 实例演示开关 demoEnabled : true # 文件路径 示例（ Windows配置D:/HtxkEmsm/uploadPath，Linux配置 /home/HtxkEmsm/uploadPath） profile : D:/HtxkEmsm/uploadPath #

l-曲线矩阵代码随机基准 该存储库收集了一些python程序，这些程序在量子控制问题中实现了基于Clifford的随机基准测试技术，从而确定了给定量子门的错误性能。 版本 v1 。 （历史版本）重写了克利福德集团的随机unit门的生成规则。 没有应用其他更改，这意味着它们与原始MATLAB程序相同。 第2版。 在将m个Clifford组门应用于初始状态后，该程序现在能够计算保真度。 目前，我们只考虑了一次迭代。 在下一个版本中，将重复相同的过程以计算平均保真度。 同时，我们将修改m并在此基础上进行曲线拟合。 v2.1 。 函数get_para简化。 v3 。 对于固定值m重复K次，求和单个保真度值的总和，并计算平均保真度。 当前在笔记本中：m = 10，K =50。总运行时间：532.96s〜8.88min v4 。 1.重写产生克利福德门的部分。 2.修复了错误：修复了函数get_para不能正常工作的问题。 那是因为当gamma ， theta和phi都等于零时，时间计算部分将遇到“被零除”的错误。 3.在m上添加迭代。 v4.1 。 小错误已在函数get_para中修复。 v4.

matlab图片叠加的代码Matlab囊泡跟踪 Matlab的Matlab单囊泡跟踪 单血管跟踪算法基于单粒子跟踪算法，该算法用于获取单个帧t中单个囊泡的位置r（t），以及通过链接标识为属于的位置构建的囊泡的轨迹随着时间的流逝，相同的囊泡[1]。 进行多种调整可提高跟踪精度。 我们修改了以前的协议，并按照以下程序进行了单囊泡跟踪： 减少原始图像的噪点。 由于活细胞和未结合的荧光蛋白的自发荧光，荧光蛋白标记的细胞的背景非常嘈杂。 相机/光电倍增管（PMT）的增益也会产生整个图像背景。 但是，整个细胞自发荧光的大小比囊泡的大小大得多，并且通过高照相机/ PMT增益获得的暗电流的大小比囊泡小得多。 因此，我们对原始图像应用了带通滤波器，并从每个图像中减去了恒定的强度阈值。 我们注意到单个囊泡非常Swift地光漂白。 结果，我们计算了每个视频的平均强度漂白曲线，并将该曲线拟合为指数函数。 然后，我们根据平均强度漂白函数调整强度阈值。 [thd1all，thd2all] = thdFP（fname，init，final） 为感兴趣区域（不包括纤毛）设置分割蒙版。 经过步骤1）的消噪后，我们发现仍

Matlab读取BMP文件代码示例CUDA物理项目141/241 大卫·摩尔（David Moore）更新于2019年2月4日。 此代码按原样对10,000个粒子运行O（n ^ 2）CUDA模拟。 Galaxy1.txt是一个包含100,000个粒子的星系，并且在kernel.cu中将“ nSkip”设置为10，这意味着每获取十分之一粒子，其质量便乘以10。 编译说明 要运行，请将所有文件解压缩到目录中。 打开终端并cd进入目录。 然后输入“ make run”。 这会： 创建“ out”目录。 将kernel.cu编译为nbody可执行文件 运行./nbody，它输出30个.bmp文件 使用convert将位图放入.gif中 源代码如何工作： 大约50行kernel.cu是CUDA代码，其余是C ++。 ImageUtil.cpp和ImageUtil.h是我为输出图像编写的一些低质量实用程序。 我不建议您在项目中使用它们，但是它们对于调试很有用。 最好像往常一样在matlab或python中进行绘图。 在尝试简化三个单独的资源时编写了源代码文件kernel.cu . GPU Gems