PIVlab软件页面翻译

This practical guide provides comprehensive information on PIV

PIVlab - particle image velocimetry (PIV) tool with GUI.zip，这是一份

PIVlab说明书，操作指南

PIVlab是一个时间分辨（微）粒子图像测速（PIV）软件，matlab上运行

matlab求导代码来自PIV的压力 来自粒子图像测速（PIV）数据的压力是流体动力学的梦想。 由于流量是由速度矢量场（PIV的直接结果）和标量压力场（主要的未知部分）完全描述的，因此，如果我们有一种可靠的方法可以从PIV结果中提取压力，那么从字面上可以看出在我们生活的许多领域取得突破。 早在1999年，我们建议在单个平面中使用PIV数据，并将其应用于泊松方程的速度导数。 在精确的边界条件和高质量的PIV测量下，可以获得波动（！）和平均压力场。 参考 我们的原始博客文章： 该存储库中/ docs /下或此处或此处的已扫描会议手稿 如果您使用此代码和构想，请引用： Gurka R., Liberzon A., Hefetz D., Rubinstein D. and Shavit U., Computation of Pressure Distribution Using PIV Velocity Data, 3rd International Workshop on Particle Image Velocimetry, Santa Barbara, California, Septe

PIVlab是一个时间分辨（微）粒子图像测速（PIV）软件，matlab上运行

matlab精度检验代码PIV-LiteFlowNet-en PIV-LiteFlowNet-en是一种执行粒子图像测速（PIV）的深层神经网络，它是一种用于流体运动估计的可视化技术。 该存储库中的目录 caffe ：具有经过训练的模型的caffe主文件夹demos ：包含用于测试经过训练的模型的MATLAB脚本的文件夹 许可和引用 提供此存储库仅用于研究目的。 版权所有。 任何商业用途都需要我们的同意。 如果您在研究工作中使用这些代码，请引用以下论文： Cai S, Liang J, Gao Q, Xu C, Wei R. Particle image velocimetry based on a deep learning motion estimator, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. (accepted) 或者 Cai S, Zhou S, Xu C, Gao Q. Dense motion estimation of particle images via a convolutional neura

粒子图像测速技术的新发展和最新应用，PIV领域的权威著作

用于 Matlab 的 PIVMat 工具箱包含一组命令行函数，用于导入、后处理和分析来自 PIV（粒子图像测速）、立体 PIV、DIC（数字图像相关）SS（合成）的 2 和 3 分量矢量场schlieren）或 BOS（面向背景的 schlieren）应用程序。 它兼容多种数据格式，包括 DaVis (LaVision)、DynamicStudio (Dantec)、PIVlab (W. Thielicke)、OpenPIV (A. Liberzon)、Insight (TSI)、ImageJ 等。 PIVMat 工具箱能够处理和执行大量速度场的复杂操作，并产生高质量的矢量/标量输出。 此工具箱本身不执行任何 PIV 计算。 主要特点： - 从 PIV（粒子图像测速）或其他相关技术，如 DIC（数字图像相关）、SS 和 BOS（合成纹影和背景导向纹影）导入矢量场。 - 标准矢量场操作：