智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

gmm的matlab代码k个分量GMM的流形上的插值 Hyunwoo J.Kim，Nagesh Adluru，Monami Banerjee，Baba C.Vemuri，Vikas Singh， k分量高斯混合模型（GMM）流形的插值，在国际计算机视觉会议（ICCV）上，2015年12月。 这是MATLAB中用于k -GMM插值的最小源代码。 请看一下演示html。 此外，演示脚本“ DEMO_MAIN_ICCV2015_KGMM_INTERPOLATION”在根目录中也可用。

人脸退化matlab代码3DMM-Matlab 这是 3D 可变形模型的 matlab 实现，正如 Volker Blanz 和 Thomas Vetter 所讨论的。 数据库 要使用此代码，您将需要原始作者提供的数据集。 我们没有分发它的许可证。 但是，您可以请求数据集。 将 .mat 文件保存在同一目录中。 使用代码 EditorApp.m ：运行此应用程序将打开一个 gui，可用于生成各种形状和面部纹理。 您还可以添加年龄、性别、体重和身高等属性。 demo.m ：运行此脚本将使模型适合 Capture.PNG 中的图像并生成 3d 输出。 #要查看以前的结果，请运行： 负载（'结果。垫'） 模型 = 负载（'01_MorphableModel.mat'） display_face(shp,tex,model.tl,defrp) 其余的脚本是实用程序脚本。

matlab状态枚举法代码聚甲醛 这项工作包含了我硕士的大部分研究项目。 这是为顺序假设检验找到最佳阈值。 顺序假设检验是部分可观察到的马尔可夫决策问题。 在顺序测试中，有两种错误。 当它为真时我们可能会拒绝原假设（也称为漏检），或者在某些替代假设为真时（也称为错误警报）我们可能会接受原假设。 我们做出错误的决定会产生成本，而当我们进行其他观察时会产生成本。 目的是设计一种最佳的停止规则，以最大程度地降低总成本。 我使用了不同的方法来计算最佳阈值，包括Sondik的枚举方法（请参见Method_1_alpha_vector）。 基于离散连续信念状态的值迭代（请参见Method_2_binary_grid）； 非凸优化与蒙特卡洛采样和渐近表达相结合（请参见Method_3_MC＆asymp）； 非凸优化与计算马尔可夫链的吸收概率相结合（请参见Method_4_OS＆DS）。 多维置信状态的离散化也包括在内（请参阅多维）。 所有代码均用Matlab m编写。 文件。 我希望这对对这一领域的类似研究感兴趣的任何人有所帮助。

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简谐运动matlab代码MCS 和 PCE 的长期极端响应预测 示意图 图: 一个简单的单自由度结构系统受到波浪载荷和感兴趣的数量 (QoI) 作者/合作者 ， ， 和 描述 本研究的重点是通过多项式混沌展开 (PCE) 开发有效的替代模型，以预测系泊浮动海上结构的长期极端浪涌运动。 该结构承受一阶和二阶（差频）波浪载荷。 长期响应的不确定性源于对比鲜明的海况条件，其特征是显着波高 Hs 和光谱峰值周期 Tp 及其发生的相对可能性； 这两个变量明确包含在基于 PCE 的不确定性量化 (UQ) 中。 然而，在给定的海况下，必须针对相关的 Hs 和 Tp 运行响应模拟； 在这种模拟中，通常，一组随机幅度和相位定义了与该海况一致的不规则波列。 波列中所有频率分量的这些随机幅度和相位在模拟波和响应中引入了额外的不确定性。 UQ 框架处理这两个不确定性来源——一方面来自 Hs 和 Tp，另一方面来自幅度和相位矢量——以有效产生长期浪涌运动极端预测的方式与更昂贵的蒙特卡罗模拟 (MCS) 作为“真相”系统。 为了减少由发生可能性较低的海况导致的响应极端事件的不确定性，重要性采样与基于 MCS 和

Matlab代码sqrt 质量弹簧阻尼器Python演示 该代码解决了正弦输入下dDamped质量和弹簧系统的响应。 解决的示例可以在以下位置找到 系统模式：质量通过弹簧和阻尼器连接到刚性地面，力输入为fo * sin（wt） 将其转换为状态空间可得出q_dot = Aq + Bu y = Cq + Du k = 100牛顿/米m = 1千克阻尼比= 0.1 omega_n = np.sqrt（k / m）c = zeta 2 np.sqrt（m * k） A = [[0，1]，[-k / m，-c​​ / m]] B = [[0]，[1]] C = [[1，0]]这将选择位移作为我们的输出 D = 0