matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中，并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外，还有一个文件夹（byOthers）具有其他人编写的常规功能，我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析，但是其中大多数功能都是相当通用的，可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例，这些示例在各种情况下特别有用，希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值： 假设您要线性插值（在1D中）在t处指定的变量（数据）。 你可以做： datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵，在这种情况下，每列都单独插值。 该函数会处理NaN，以便用内插值填充间隙（NaN位置）。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置， maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介：此函数无视NaN（而interp1则不这样做），而maxgap避免了在我们不

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

matlab做森林火灾代码Fire_ROS_Calculator 蔓延火灾率（ROS）计算器是使用MatLab构建的软件，可帮助野火研究区的研究人员测量实验室环境中在表面上蔓延的火灾的蔓延率（ROS）。 主要目的是校准用过的相机来拍摄火势蔓延，从而可以测量与火像的真实距离，从而计算出ROS。 该软件具有完整的GUI（图形用户界面）。 有一个可供Windows安装和使用的编译版本，要安装该程序，您需要在计算机上安装MatLab Runtime Libraries R2018a； 但是，如果不这样做，安装程序将从Internet下载并自动安装。 如果您使用的是其他操作系统，则必须编译自己的版本，或者直接从MatLab运行该程序。 为此，请下载源代码文件夹中的所有文件，并将其放置在MatLab的当前目录中。 通过在命令窗口中键入Fire_ROS_Calculator运行该程序。 该程序由葡萄牙科英布拉大学的团队（工业空气动力学发展协会|森林火灾研究中心）开发。 从以下位置下载最新版本（v.2.5.1）： 该软件有手册：和验证报告： 我们期待着进一步开发该程序，并且还具有计算户外火灾蔓延的RO

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

ThermoCalc是用于计算房间的散热（热量损失）的程序，该程序基于用于建造墙壁的墙壁材料

Scara机器人matlab代码SCARA_Robot_Modelling_and_Control 该项目由一个 SCARA 机器人模型组成，它在 Matlab 中构建了机器人模型，并在 Simulink 中实现了不同的控制。 在这里我们可以找到项目组成的所有文件。 这是一个混合文件，其中最重要的是“rob_sic”，这是重新统一项目所有要点的主要代码，在文件“ElaboratoCdR18_19.pdf”中详细说明。 除了“.m”文件之外，我们还可以看到各种 Simulink 项目，其中构建了所有类型的控件（鲁棒性和自适应性）。 最后，提交给教授的主要文件是“PROGETTO DE CORSO_C.pdf”，用意大利语编写，因为该项目是在意大利那不勒斯的伊拉斯谟计划期间完成的。

系统是基于Thinkphp+uniapp开发的开源源码 以下声明：花少源码分享的代码仅供本地测试安装，研究代码，学习书写代码方法，不得非法使用，不得违反国家法律，否则后果自负!下载后使用时法律责任后果全部由购买者负责，在花少源码没有任何关系。 一乘客端 1. 多版本：小程序，应用程序(android /苹果) 2. 顾客叫车时，可以选择地图或手动搜索地址 3. 查看司机和车辆的资料 4. 安全中心：一键求救，紧急联络 5. 报导的评分与控告 6. 优惠券营销 二司机端 1. 内藏高德地图导航 2. 离线收费：旅程结束后，司机可以离线收费，平台从司机余额中扣除服务费用 3. 订货模式：自动订货，手动订货，分配后端 4. 可以实时确认周遭驾驶者与驾驶者的状况 5. 一键导航，线路规划，等待时间计算方式 后台功能简介： 1、会员管理：会员分组、会员规则 2、认证管理：实名认证管理、驾驶证认证管理、车主认证管理理 3、代驾管理：订单管理、轮播图管理、话题列表、话题评论 4、顺风车管理：顺风车订单、顺风车评价管理、车主管理 5、货运管理：货运车辆管理、

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

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一维/二维离散小波变换完全用 Python+Numpy 编程。 主页：http://wavepy.sourceforge.net