matlab程序,实现三维分形表面的建立,基于PSD进行各向同性或各向异性三维分形表面的生成
2022-05-16 14:37:12 7KB matlab 开发语言
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搜索窗口大小的选择很关键非局部均值 (NLM) 算法中的问题。 小号的选择平滑或均质像素的搜索窗口大小区域限制了去噪效果,因为只有一个少量的相关像素,而选择大的位于非平滑或过渡中的像素的搜索窗口大小由于更多的贡献,区域降低了去噪质量以及更多不相关的像素。 所提出的算法选择每个像素的最佳搜索窗口大小,基于灰度级差异体现了地区的特点。 在标准图像上的实验结果表明,所提出的算法在性能上优于传统的NLM算法PSNR 和视觉质量。 它还保留了图像细节例如在较高噪声级别的图像中的边缘和纹理。
2022-05-07 16:20:15 3KB matlab
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我很久以前做过的事情! 各种数量的各向同性阵列天线的简单 3D 和极坐标图,具有可调节的相移和间距。
2022-05-03 14:53:04 8KB matlab
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GEANT4各向同性点源定义 main函数,可以EXB1结合看,利用可视化,计算屏蔽罐外剂量率
2022-03-21 20:33:07 3KB GEANT4
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%% NONISOTROPICGAUSSIANPSF - 创建各向同性/非各向同性 3D 高斯内核。 % 使用统计工具箱(如果已安装)(mvnpdf)。 无需统计工具箱即可工作,但速度较慢且% 在 PSF 支持的大小方面具有更高的限制。 % % 语法:[outKer] = nonIsotropicPSF(inSigma) % = nonIsotropicPSF(inSigma,sizeDomain) % = nonIsotropicPSF(inSigma,sizeDomain,precision) % 输入: % inSigma - 标量(各向同性)或具有高斯核标准偏差的 3x1 向量(提醒: % sigma=FWHM/(2*sqrt(2*ln(2))) ) % sizeDomain (可选) - 定义支持 PSF 的大小 (默认: 2.1*max(inSigma)) % 精度(可选)
2021-12-14 21:51:29 3KB matlab
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umat feixianxinggengxiangtongxinqinaghua
2021-11-28 00:57:15 586KB UMAT
一个简单的程序,用于计算简单的各向同性材料(如铝)的兰姆波色散曲线。 输入: E = 杨氏模量v = 泊松比D = 密度d = 材料厚度mode = 所需的模式数len = 最小间隔maxf =最大频率。 cps 和 cpa 分别是对称和反对称模式的相速度,类似 cga 和 cgs 例如[cps,cpa,cgs,cga] = LambDispersion(7.24e+10,0.33,0.001,2780,8,10,20000)
2021-11-03 21:49:56 47KB matlab
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各向同性噪声场中生成传感器信号 信号处理领域的研究人员通常需要出于球形或圆柱形各向同性噪声场而产生的传感器信号,以进行仿真。 尽管已显示可以使用在球体或圆柱体上均匀间隔开的许多不相关的噪声源来生成这些信号,但实际上很少使用此方法。 在[1]中,我们提出了不同的算法来生成由球形或圆柱形各向同性噪声场产生的任意一维和三维阵列的传感器信号。 该存储库包含[1]和[2]中描述的算法的MATLAB实现。 EAP Habets和S. Gannot 在各向同性噪声场中生成传感器信号,《美国声学学会杂志》,第1期。 122,第6期,第3464-3470页,2007年12月。 EAP Habets和S. Gannot 关于“在各向同性噪声场中生成传感器信号”的评论,内部报告,2010年9月。
2021-10-29 20:10:43 23KB MATLAB
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开发此非线性2D FE代码是为了处理使用GMSH创建的网格(网格以“ msh格式” 2.2保存)。 在创建网格时,必须通过物理组来标识材料和边界条件。 用户必须定义​​的正确编写数据的输入参数完全包含在程序文件夹外的4个脚本/功能中。 所有说明均在每个脚本或功能的注释中提供。 网格文件需要插入到文件夹“ Mesh”中。 文件夹“ Temp”被认为包含每个加载步骤的临时文件。 文件夹“ drivers”包含程序中使用的所有功能/脚本。 主要脚本是文件“ F2D”,并且必须从其开始进行详细说明。 该代码包含多个非线性模型,涉及各向同性和正交异性材料的损伤和可塑性(也结合在一起)。 采用了应用于用户定义控制点的定义自由度的弧长算法。 通过使用向导脚本“结果”,可以在Matlab中完全管理后处理。 该软件包包含一个完整的工作示例,“开箱即用”
2021-10-24 18:05:49 743KB matlab
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A Weighted Difference of Anisotropic and Isotropic Total Variation Model for Image Processing2015论文代码
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