给定一组高维数据，run_umap.m 生成数据的低维表示，用于数据可视化和探索。 有关如何使用此代码的文档和许多示例，请参阅文件 run_umap.m 顶部的注释。 UMAP 算法是 Leland McInnes、John Healy 和 James Melville 的发明。 有关详细描述，请参阅他们的原始论文 ( https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf )。 另请参阅原始 Python 实现的文档 ( https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/index.html )。 这个 MATLAB 实现遵循与 Python 实现非常相似的结构，许多函数描述几乎相同。 以下是此 MATLAB 实现的一些主要区别： 1) MATLAB 函数 eigs.m 似乎不如 Python 包 Scipy 中的函数“ei

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天线方向图matlab代码用于非均匀天线阵列优化的 MATLAB 代码 依赖： 随机间距线性阵列旁瓣优化 linear_array_random_spacing.m 特定目标的搜索间距分布 linear_array_random_spacing_search.m 验证结果 linear_array_random_spacing_verify.m 例子 example.m 数组分布 远场模式

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具有均匀长程有序结构的纳米结构对于高质量表面增强拉曼散射(SERS)光谱的性能标准化至关重要。本文描述了金修饰的铜(金@铜)纳米阵列的制备和SERS性质。首次在绝缘基底上通过原位电化学组装合成了具有均匀长程有序结构的铜纳米阵列。铜纳米阵列可以达到厘米大小，具有严格周期性的纳米微结构，有利于SERS衬底的生产和性能标准化。然后在没有任何封端剂的情况下，通过电化学反应将金纳米粒子修饰在铜纳米阵列上。所获得的金@铜纳米阵列对4-巯基吡啶表现出优异的SERS活性，灵敏度极限低至108M。因此，这种简易的方法为基于纳米有序阵列的SERS基底的制备提供了一个有用的平台。

许多分组密码使用在F-22k上定义的具有低微分均匀性，高非线性度和高代数度的置换作为其S盒来提供混淆。 众所周知，对于F-2n上的函数，最低差分均匀性为2，并且达到该下限的函数称为近乎完美非线性（APN）函数。 但是，由于缺乏有关F-22k上APN排列的知识，通常选择差分4均匀排列作为S盒。 例如，当前认可的高级加密标准选择一种这样的函数，即乘法逆函数，作为其S盒。 根据最近对F-22k的差分4一致置换的调查，此类函数只有五个已知的无限族，并且大多数具有小代数度。 在本文中，我们应用强大的切换方法，以最优代数的程度在F-22k上发现了许多CCZ不等价的此类函数的无限族，其中任意正整数。 这极大地扩展了差分4均匀排列的列表，因此为S盒提供了更多选择。 此外，给出了本文获得的函数非线性的下界，这表明某些无限族具有很高的非线性。

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发现网上对lbp降维的源码大多都是基于半径为1，采样点为8的尺度，本源码实现了不同尺度的降维工作，并提取了描述符，希望能给大家的科研工作带来便利。