用matlab编写的九宫格小游戏。九宫格指的是手机中的九格解锁的锁屏样式，主要考验推理能力，里面有很多比较难的解锁图案，也希望大家多多指教，能提供更多的更精妙的解锁图案
2019-12-21 20:47:55
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本程序代码是通过Matlab编写完成的，里面有用高清相机拍摄的图片提取的二值化图像，每一幅图像都有几个MB；虽然压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现圆拟合,并在圆二值化图像上面画上圆，记录圆的方程（包括圆心和半径这两个参数）。请放心下载，资源没有任何问题。
2019-12-21 20:41:45
37KB
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这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhough GUI。有以下技术可用：
- 主成分分析（'PCA'）
- 线性判别分析（'LDA'）
- 多维缩放（'MDS'）
- 概率PCA（'ProbPCA'）
- 因素分析（'因子分析'）
- Sammon映射（'Sammon'）
- Isomap（'Isomap'）
- Landmark Isomap（'LandmarkIsomap'）
- 局部线性嵌入（'LLE'）
- 拉普拉斯特征图（'Laplacian'）
- Hessian LLE（'HessianLLE'）
- 局部切线空间对准（'LTSA'）
- 扩散图（'DiffusionMaps'）
- 内核PCA（'KernelPCA'）
- 广义判别分析（'KernelLDA'）
- 随机邻居嵌入（'SNE'）
- 对称随机邻接嵌入（'SymSNE'）
- t分布随机邻居嵌入（'tSNE'）
- 邻域保留嵌入（'NPE'）
- 线性保持投影（'LPP'）
- 随机接近嵌入（'SPE'）
- 线性局部切线空间对准（'LLTSA'）
- 保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展）
- 最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展）
- 地标最大差异展开（'地标MVU'）
- 快速最大差异展开（'FastMVU'）
- 本地线性协调（'LLC'）
- 歧管图表（'ManifoldChart'）
- 协调因子分析（'CFA'）
- 高斯过程潜变量模型（'GPLVM'）
- 使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'）
- 使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）
此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。有以下技术可用：
- 基于特征值的估计（'EigValue'）
- 最大似然估计器（'MLE'）
- 基于相关维度的估计器（'CorrDim'）
- 基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'）
- 基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器
- 基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器
除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问
2019-12-21 20:31:31
1.06MB
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计算图像能量的子函数 function outval = energygray1(I)
%clc;
%clear all;
%I=imread('1.bmp');
L=256; %灰度级
%Ps=zeros(L,1); %统计直方图结果数据
Hist=zeros(L,1);
[row,col]=size(I);
2019-12-21 20:19:10
469B
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这是我们上有限元程序这门课的时候，老师给我们的一个有限元程序，计算杆或梁的受力分析，包括完整的程序，感觉很详细，还有例子用word说明。
2019-12-21 20:14:42
65KB
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