Matlab代码sqrt MATLAB中的动态模式分解 MATLAB函数，用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解（DMD）。 简单来说，它将数据分解为具有固定频率和增长率/衰减率的振荡时空模式。 资料来源 该脚本基于Steven L. Brunton和J. Nathan Kutz在“数据驱动的科学与工程”一书中介绍的技术和代码，以及其上可用的代码。 有关此方法的详细说明，请参见下面的史蒂夫视频。 DL Donoho和M. Gavish在 用法： 本示例说明如何在2D速度场数据上计算DMD。 假设速度ux和uy在时间1到m+1上存储在大小(NX,NY)网格上，时间间隔相等。 数据矩阵的大小为(n,m+1)其中n=2*n0 ，并且n0=NX*NY ，其中data(1:n0,k)在时间t_k为ux ，被t_k平为向量，并且类似地data(n0+1:2*n0,k)为uy 。 然后，可以使用以下公式计算DMD： X = data(:, 1 : end - 1 ) % Size (n,m) Xprime = data(:, 2 : end ) % Size (n,m) % If all th

umap：均匀流形逼近和投影

语音非均匀量化前后的输出电平频率分布直方图对比GUI。采样率、bit位数可通过滑块调节，压缩方案通过菜单选择，至少要包括A率以及u率压缩。

背景 在球体上找到点的均匀分布的问题历史悠久。 它的出现通常归因于物理学家JJ汤姆森（JJ Thomson），他在创建了他的所谓的李子布丁原子模型之后于1904年提出了这一想法[1]。 因此，该问题涉及确定局限于球体表面的N个均等电荷粒子的最小能量构型，它们通过库仑定律[1]施加的力相互排斥。 尽管原子的李子布丁模型早已被人们忽略，但汤姆森提出的原始问题已在许多研究领域中重新出现，并在病毒形态学，晶体学，物理化学，地球物理学，声学，信号处理，计算机图形学和医学成像（例如，HARDI）。 本次提交的目的是为Matlab用户提供一组函数，用于生成统一的采样模式和单位球体的分解（请参见演示图片）。 主要功能说明 “ ParticleSampleSphere.m”：通过使用梯度下降来最小化N个带电粒子系统的广义静电势能，从而生成单位球体的近似均匀的三角形镶嵌。 在此实现中，粒子的初始配置基于球

混合同余法产生均匀分布随机数产生方法详细总结及其相应的改进方法。。。。。。

由于红外图像预处理算法自身的复杂性，使得红外图像在DSP中的预处理时间较长。针对这一问题，提出一种基于FPGA的实时红外图像预处理方法。该方法采用了流水线技术来并行完成非均匀校正、空间滤波、直方图统计等多个红外图像预处理算法，对系统结构进行了改进和优化。经过实验测试验证，该方法合理可行，能够实时高效地完成红外图像预处理任务。与DSP图像预处理系统相比可以节约将近50％的处理时间。

LombScargle.jl 文献资料 建立状态 代码覆盖率 介绍 LombScargle.jl是一个软件包，用于使用对周期信号的进行快速多线程估计。 提供工具以执行信号频谱分析的另一个Julia软件包是 ，但其方法要求信号在等间隔的时间进行采样。 相反，Lomb–Scargle周期图还使您能够分析采样数据不均匀的情况，这在天文学中是相当普遍的情况，在该领域中，此周期图被广泛使用。 以下文件报告了此软件包中使用的算法： Press，WH，Rybicki，GB 1989，ApJ，338，277（URL： ://dx.doi.org/10.1086/167197，Bibcode： :

该练习将 -1 和 +1 之间的语音电平间隔划分为 2B 个均匀间隔（对于均匀量化器）和 2B 个伪对数间隔（对于 mu-law 量化器）。 每个量化间隔的确切位置取决于量化使用的是中间上升间隔还是中间踏步间隔，还取决于量化是使用舍入和饱和间隔，还是截断和饱和间隔。 文件“5.2 Quantizer.pdf”提供了本练习的用户指南。

医学-双坩埚实时给料技术改善钽铌酸钾晶体均匀性的方法.zip

matlab对图像的增强代码 光照不均匀图像增强处理系统设计与实现 [toc] 概述 本文主要针对光照不均图像进行矫正处理，其中算法思想是拉高欠曝光区域亮度，降低高曝光区域亮度。从而促使整张图看起来和谐。 意外的是，本文算法对低光照图像处理也有特别好的效果。 备注： 本仓库首次上传代码时间为：6-5号，在答辩结束之后才会将论文上传上来。原理在论文内解释。 目录结构 C:. ├─.idea │ └─inspectionProfiles ├─cds_arithmetic │ └─data │ ├─done │ │ ├─179 │ │ ├─6 │ │ ├─778 │ │ ├─girl │ │ └─matlab │ └─src │ ├─high │ └─low └─retinex ├─data └─__pycache__ 配置环境 python3.x opencv3.x or opencv4.x 使用方法 配置好环境可以直接运行。 git remote add origin git@github.com:sexjun/-1602--.git git push -u origin master