matlab源代码m文件夹
DIP
使用数字图像处理技术进行matlab编程检测芯片载板的芯片个数。
main1.m文件包含完整边界的芯片载板算法的主代码,当前文件夹下直接运行它，可以得到识别第一个芯片载板过程中的所有图片。
main2.m文件包含不完整芯片的芯片载板算法的主代码，当前文件夹下直接运行它，可以得到识别第二个芯片载板过程中产生的图片。
find_loc.m文件为识别第一个芯片载板时寻找不规则四边形四个顶点时的函数代码，输入为所要识别的图片,输出为左上、左下、右上、右下四个顶点的位置坐标。
cor.m文件为识别第一个芯片载板过程中，寻找最接近直角时的函数代码，输入为三个点A,B,C的坐标，固定B和C的坐标，对A周围半径为2以内的坐标进行遍历查找，找出其与B和C所成夹角中最接近直角的坐标，并将其输出。
cal_a.m文件为通过A，B，C三个点坐标计算出BA，BC在A点的夹角大小的函数代码。
pt.m文件对图片进行透视变换的函数代码，输入为源图，进行变换时左上、右上、左下、右下四个顶点的坐标，输出为完成变换后的图像
scan.m文件为最后进行阈值遍历时的函数代码，输入为需要处理
2021-12-21 09:40:10
300KB
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DFT的matlab源代码
Image
Algorithms
借助opencv的Mat的数据结构来读取图像，实现一些常见的常见的图像处理算法。
--->
程序没有进行单元测试，仅把公式简单的实现
<---
------------>
临界条件可能报错，仅供参考
<------------
Image_Canny
(C++):
：
Image_Resize
(C++):
nearest（最邻近插值）：
linear（线性插值）：
bicubic（双三次插值）：
Image_Rotate(Python):
：
Image_Histogram_Equalization(Python):
：
Image_MER(Python):
求凸包（Graham扫描法）：
旋转卡壳法：
Image_BWLabel(Python):
Two-Pass法：
Image_DFT_IDFT(C++):
Image_FFT_IFFT(C++):
：
Image_Hough(C++):
：
Image_Radon(C++):
：
Image_White_Balance(C++):
灰度世界算法：
完美反射镜法：
自动
2021-12-20 22:06:01
33KB
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matlab代码续行。＃
你好，世界
该存储库包含用于进行重力分析的matlab源代码。与该代码相关的手稿包括：“稳定的向下延拓和边缘检测方法的组合，用于描述苏鲁海地区的断层，火山岩和侵入岩边界。”
它已提交给计算机与地球科学以供审查。
作者的详细信息：Abdu
Elazeem
Osman
Adam
Ali1
*，Zhan
Liu，Bongliang，Abdalla
Gumaa
Farwa，Abboud
Suliman
Ahmed和Peng
Guomin；
地址：中国石油大学（华东）地球科学学院地球物理系，青岛市青岛市西路66号266580；
喀土穆大学理学院地质系，苏丹喀土穆；
苏丹港，红海大学地球科学学院地球物理系。
通讯作者电子邮件：。
2021-12-20 09:51:04
14.93MB
1
本文利用遗传算法的全局搜索能力求解,针对旅行商问题(TSP),设计一种贪婪算子个体保护的遗传算法，并使用MATLAB语言进行了实际的编程求解，编程中的各个模块分别实现了优选复制、交叉、变异等环节。用编制的MATLAB程序快速求解出了满意的结果。自己亲自编的，MATLAB2009,可运行，有注解。
2021-12-19 18:37:27
5KB
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DFT的matlab源代码
高维神经网络潜能（HDNNP）
这是高维神经网络电位（HDNNP）的实现，旨在以高灵活性，高React性有效地重现密度泛函理论（DFT）的计算。
在日语中有等效的文档。
安装
通过git安装此项目。
$
git
clone
https://github.com/ogura-edu/HDNNP.git
#
or
if
using
ssh
$
git
clone
git@github.com:ogura-edu/HDNNP.git
该项目用于开发工作流程。
如果没有，请运行此命令进行安装。
苹果系统
$
brew
install
pipenv
其他
#
please
run
after
installing
python
$
pip
install
pipenv
设置
通过Pipenv（首选）
与anaconda相同，但是您需要安装python而不是anaconda。
该错误将在不久的将来的版本中修复（参考：）。
将环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT设置为1以将VM创建到此项目目录（
/path/to/HDNNP/.venv
）。
export
2021-12-14 15:50:46
87KB
1
DFT的matlab源代码多信仰室预订系统
执照
麻省理工学院执照
版权所有（c）2017穆斯林数字服务
特此免费授予获得该软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件：
以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或大部分内容中。
本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。
无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。
字体许可说明
此字体由Nathaniel
Porter根据运输部对交通标志法规和一般指示文档的拟议修订中的图像制成，可在以下位置找到：
该字体可以在线找到，网址为：
它不得用于商业目的。
2021-12-14 14:32:22
2.49MB
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DFT的matlab源代码MULTI-NILM：一种用于多标签非侵入式负载监控的新颖框架
描述
该存储库基于标题为[1]的论文，可用于复制实验。
它定义了用于多标签NILM系统的框架，并包括以下时间序列表示：
Signal2Vec，BOSS，SFA，WEASEL，DFT，SAX，1d-SAX，PAA
；
并使用Taken定理实现延迟嵌入。
随时重用，修改和扩展此存储库。
多NILM框架
Multi-nilm是用于高效非侵入式负载监控系统的新颖框架。
它具有三个固有属性：
它利用数据表示法来进行充分的降维。
它使用轻量级分解模型。
它解决了作为多标签分类问题的分类问题。
例子
实验示例可以在目录实验下找到。
该模块定义了三种类型的实验（
GenericExperiment，
ModelSelectionExperiment和REDDModelSelectionExperiment
）。
您还可以通过扩展抽象类nilmlab.lab.Experiment来创建自己的实验。
定义实验后，只需几行代码即可进行设置和配置。
所有名称为run
*
.py的文件都是特定的实现，可以用作参考。
为了运
2021-12-13 22:49:56
977KB
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码
2021-12-12 10:49:28
11.61MB
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