一维水动力matlab代码光滑颗粒水动力学（SPH） 目录 基本信息 该项目是我在Goiás联邦大学（UFG）的Joel RobertoGuimarãesVasco教授的指导下使用称为平滑粒子流体动力学（SPH）的方法对计算流体动力学（CFD）进行的本科研究的结果。 该项目的目标是使用基于粒子的方法为UFG的CFD中的新研究分支建立起点，该方法对于具有大变形，复杂几何形状和自由曲面的问题具有多个优点。 该项目有一个针对一维问题的代码，并在草皮管中施加了冲击波。 此外，该项目还具有用于固体中二维热传递的代码。 尽管如此，仍有计划将代码扩展到整个二维流体动力学情况。 在这些计划中还包括了三维案例。 有关该项目的更多信息，请参见： 技术领域 使用以下项目创建项目： MATLAB版本：2015a 设置 将代码克隆到PC上，使用MATLAB打开主文件（mainSodTube.m或mainPlate.m），然后运行它们。 预期成绩 研究的第一个案例是草皮管中的避震管。 观察到四个特性（速度，密度，压力和内部能量以点表示），并与问题的分析结果进行了比较（连续线）。 下图显示了随时间变化观察到的特性：

应用CUDA，opencv实现图像的高斯平滑处理， 读取待处理的图像； 定义中间数据传递的指针并分配内存； 将数据从Host端传到Device端； 网格和块的分配； 执行kernel函数； 将数据从Device端传回到Host端； 最后释放内存。

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Geomagic专利阅读笔记 讲述Geomagic软件的几个核心算法

空间平滑MUSIC算法 有声压阵和矢量阵的

卡尔曼·克劳迪代码 matlab 用于本地化的卡尔曼滤波器 描述 这是一个小型机器人项目，用于演示用于车辆定位的卡尔曼滤波器。 在这里，定位仅限于一个维度：机器人驶向墙壁并试图测量到它的距离。 用卡尔曼滤波器过滤超声波传感器的噪声信号以获得距离估计。 可以在数学上证明这种估计最小化了预期的平方误差（和其他有趣的特性）。 图 1：用于距离测量的机器人。 图 2：距离测量值和卡尔曼滤波器获得的平滑信号。 内容 KalmanFilter.ino ：机器人的 Arduino 代码。 控制电机并发送距离测量值。 KalmanFilter.m : Matlab 代码，用于触发机器人程序的启动，获取传感器测量值并计算卡尔曼滤波器结果。

针对传统D-P算法速度较慢、编程不方便的问题,提出一种改进算法。以一定步长对轮廓进行遍历,根据轮廓上点到所选轮廓段首末点连线最大距离与距离阈值的大小关系,按轮廓遍历顺序获取曲线轮廓的特征点,并在相邻的特征点之间采用贝塞尔曲线进行平滑。实验结果表明,改进算法的速度比传统算法提高10%以上。

代码通过小波变换实现压缩，去噪，平滑，能够直接添加到MATLAB中运行

去噪声代码matlab 可乐 介绍 这是基于CoLaMP算法的MATLAB实现，该算法在以下论文（）中介绍。 “通过凸编程和块稀疏性以平滑的支持来估计稀疏信号”，Sohil Atul Shah，Christoph Studer和Tom Goldstein 源代码和数据集在麻省理工学院执照下发布。 有关详细信息，请参见。 通常，您可以将它们用于适当目的的任何目的。 如果您对代码做一些有趣的事情，我们将很乐意为您提供帮助。 欢迎与我们联系。 运行算法 如本文所述，算法1被实现为代码的一部分，算法2被实现为。 除此之外，我们还提供算法1的ADMM实现。 去噪算法是通过插入此算法的Primal-Dual算法来实现的。 我们在代码库中为所有四个应用程序都包括了测试包装，以便于理解输入/输出并再现某些论文的定性结果。

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