Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

“古村古镇数字化系统”旨在通过数字化手段，对古村古镇的文化遗产进行全面、系统的收集、整理、存储、展示和管理，以促进文化遗产的保护、传承与利用。根据项目需求，将“古村古镇数字化平台”划分为以下功能模块：数据采集与存储模块、地图展示与查询模块、数据分析模块、古村古镇数字化展示模块、用户和角色管理等模块 WebGIS组成部分 可知：WebGIS由Web和GIS两部分组成，那么理论上在设置一个WebGIS系统框架时就线需从这两方面分别设计然后进行拼接合并。实际上思维大致相同，但时在设计GIS部分也需以Web部分为基础进行设计。Web部分常用HTML、CSS、JavaScript、Jquery和BootStrap等技术进行设计，GIS部分通常是调用各类API进行设计，常见的有ArcGIS API for JavaScript、Baidu API等等。

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VMware Workstation是一款强大的桌面虚拟化软件，它允许用户在单个计算机上同时运行多个操作系统。这个特定的版本，VMware-workstation-full-17.0.0-20800274，是VMware Workstation Pro的最新更新，提供了一系列改进和新特性，以增强虚拟机性能和用户体验。 在VMware Workstation 17中，用户可以创建、配置和管理虚拟机，这对于软件测试、开发、教学和学习环境特别有用。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Solaris等，以及各种版本，让用户可以在无需重新启动物理主机的情况下切换不同的操作系统环境。 安装教程通常会指导用户如何下载和安装VMware Workstation。你需要确保你的电脑满足最低硬件要求，包括足够的处理器核心、内存和硬盘空间。然后，双击提供的VMware-workstation-full-17.0.0-20800274.exe执行文件，开始安装过程。在安装向导中，选择合适的安装位置，接受许可协议，选择是否创建桌面快捷方式，最后点击安装按钮，等待安装完成。 安装完成后，你可以启动VMware Workstation并开始创建虚拟机。在新建虚拟机向导中，你可以选择安装类型（典型或自定义），选择操作系统类型和版本，分配虚拟硬件如CPU数量、内存大小、网络连接模式（桥接、NAT或主机仅），以及指定虚拟磁盘的大小和存储位置。 VMware Workstation 17还引入了诸多新特性，例如改进的3D图形支持，提供更好的游戏体验和图形密集型应用的运行能力；增强的虚拟网络模拟，可模拟更复杂的网络拓扑；以及更高效的虚拟硬件，如更快的虚拟硬盘性能和更快的虚拟机启动速度。 对于“课程资源”标签，这意味着VMware Workstation可能是作为教育或培训的一部分，帮助学生和教师了解操作系统原理、网络技术或软件开发。通过虚拟机，用户可以安全地实验不同的系统设置和配置，而不会影响到主机系统。 VMware Workstation 17.0.0-20800274是一个强大的工具，提供了丰富的功能和优化的性能，使得在单个机器上运行多个独立的操作系统成为可能。通过安装教程，用户可以轻松地将这个软件集成到他们的工作或学习流程中，以满足各种需求，无论是教学、测试还是日常使用。

在当今科技发展的迅猛浪潮中，医学影像技术一直是科学研究和临床诊断中极为重要的一环。尤其是随着COVID-19疫情的爆发，高效的图像处理技术对于识别、分析和诊断病毒性肺炎病变具有至关重要的意义。本篇文献介绍了一种基于Matlab的显著性COVID-19感染者区域检测和图像分割方法，旨在自动识别CT扫描或X光片中由COVID-19病毒引起的肺炎病变。 研究流程首先从医疗数据库中获取受过标注的COVID-19患者的胸部CT扫描图像，接着进行数据预处理，以标准化和归一化图像，减少噪声并增强图像质量。接下来，进行肺部分割，通过肺窗技术或深度学习方法只保留肺部区域，排除非肺部分。异常检测阶段运用机器学习算法或深度学习模型对疑似或确诊感染的肺部特征进行识别，这些特征可能包括磨玻璃影、斑点状密度增高或实变区等。 显著性计算是通过像素级别的特征提取来完成的，计算每个像素点的异常程度，并形成显著性图。随后设定阈值，将正常组织和病灶区域区分开来。区域聚类通过形态学操作或邻域聚类算法将连续的病灶区域连接起来，形成感染区域。在后处理阶段，对分割结果进行检查，如有必要，可以人工复核或调整算法参数。最后将分割出的感染区域可视化，用于疾病诊断报告或科研分析。 文中还提供了一部分Matlab源码，展示了如何读取图像、选择颜色空间、设置参数，并通过高斯滤波进行图像平滑处理。这一部分源码向读者介绍了从读取图像开始，到图像平滑的预处理步骤，为想要深入学习图像处理的读者提供了宝贵的资源。 此外，博主个人信息也在文档中有所提及，博主自称是热爱科研的Matlab仿真开发者，有丰富的Matlab项目合作经验，并提供个人主页链接和QQ二维码以便于读者交流和合作。同时，博主还分享了自己的座右铭“行百里者，半于九十”，表示追求技术卓越和不断进取的决心。 本篇文献不仅深入探讨了基于Matlab的显著性COVID-19感染者区域检测和图像分割技术，还提供了源码示例和联系方式，是研究医学图像处理和COVID-19疫情诊断技术的科研人员和学生不可多得的参考资料。

我们提供什么？ 1.软件对应的安装包； 2.项目导入视频+功能介绍视频； 3.课设-论设的基础参考文章； 4.源代码（数据库+项目）。 企业电子投票系统是一款高效便捷的在线投票平台包括前端普通用户和后端管理员两大模块，普通用户可登录投票、查看结果，管理员则负责后台管理，如撤销/恢复主题、删除主题、公布/隐藏投票结果等。通过该系统，企业能够轻松发起投票活动，收集员工意见，为决策提供有力支持。企业电子投票系统主要功能包括：投票、查看投票结果、隐藏/公布投票结果、编辑投票主题等等。

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PCA人脸识别是一种基于主成分分析(Principal Component Analysis)的生物特征识别技术，主要应用于图像处理领域，尤其是面部识别。本资源提供了GUI（图形用户界面）实现的PCA人脸识别系统，结合了Matlab编程语言，使得非专业程序员也能理解并操作这一过程。 PCA是一种统计学方法，用于数据降维，它通过找到原始数据集中的主要变化方向（主成分）来减少数据的复杂性。在人脸识别中，PCA被用来提取面部图像的关键特征，降低维度的同时保留最重要的信息。这有助于减少计算量，提高识别速度，并有助于消除噪声和光照变化的影响。 该资源的核心内容包括以下几个方面： 1. **面部图像预处理**：需要对原始面部图像进行预处理，如灰度化、归一化、尺寸标准化等，以便于后续分析。 2. **面部特征提取**：PCA的主要任务是找到图像数据的主成分。在人脸识别中，这通常涉及到计算协方差矩阵，然后找到其特征向量（主成分）。这些主成分表示图像的主要变化模式，可以用来构建面部的低维表示。 3. **特征降维**：通过保留前几个具有最大方差的主成分，可以将高维的面部图像数据转换为低维空间，同时最大化保持面部特征的差异性。 4. **构建PCA模型**：使用训练集构建PCA模型，这个模型包含了从原始面部图像到低维特征空间的映射关系。 5. **人脸识别**：在测试阶段，新的面部图像会通过相同的PCA映射进行转换，然后与已知的低维特征进行比较，以确定最匹配的个体。 6. **GUI设计**：MATLAB提供的图形用户界面工具箱使得开发者能够创建直观易用的界面，用户可以通过界面上传图片，系统自动完成上述步骤并显示识别结果。 7. **识别率评估**：识别率是衡量人脸识别系统性能的关键指标，它表示正确识别的样本数占总样本数的比例。通过交叉验证或独立测试集，可以评估系统的准确性和鲁棒性。 资源中的`.mp4`文件可能包含了一个演示视频，展示了如何使用提供的Matlab源代码运行PCA人脸识别系统，以及如何解释和理解输出结果。通过观看和学习这个视频，用户可以更好地理解PCA算法在实际应用中的工作流程，从而提升自己的理解和实践能力。 PCA人脸识别是一个融合了统计学、计算机视觉和机器学习的综合技术，通过MATLAB的GUI实现，使学习者能够直观地理解和应用这一技术。无论你是学生、研究者还是工程师，这个资源都能帮助你深入理解PCA在人脸识别领域的应用，并提供一个实践平台。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB 2016a进行固定翼飞机六自由度模型的Simulink建模。首先概述了六自由度模型的概念及其重要性，然后逐步讲解了建模的具体步骤，包括创建新模型、添加和配置环境模块、飞机动力学模块、动力系统模块以及运动学求解模块。文中还展示了输入和输出变量的定义，并提供了详细的源码和四个飞机说明文件，以便于理解和维护模型。最后，通过Simulink仿真实验，验证了模型的有效性和实用性。 适合人群：航空航天工程领域的研究人员和技术人员，尤其是对飞行器动态模拟感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于研究和开发固定翼飞机的动态行为模拟，帮助优化飞机设计和控制策略。通过该模型，用户可以在虚拟环境中测试不同的控制指令和环境条件对飞机性能的影响。 阅读建议：读者可以通过跟随文中的具体步骤，在MATLAB环境下动手实践，加深对固定翼飞机六自由度模型的理解。同时，利用提供的源码和说明文件，进一步探索和改进模型。

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