matlab最简单的代码基于滚动信号的Ripley's K 作者和隶属关系 Connor P. Healy（）[1] Frederick R. Adler（[2] Tara L. Deans（）[1] [1]犹他大学生物医学工程系[2]犹他大学数学系 概括 基于滚动信号的Ripley's K对点过程和图像中信号之间的空间分布进行滚动窗口分析。 RSRK软件包包括用于从图像生成点过程，计算RSRK统计信息以及可视化RSRK结果的代码。 有关RSRK的完整说明，请参见[INSERT PAPER REFERENCE HERE]上的论文。 必备软件 RSRK需要以下软件。 MATLAB版本9.5（） MATLAB Image Processing Toolbox版本10.3（） RSRK工具箱（此软件包）。 推荐软件 我们建议以下附加软件。 FIJI，ImageJ 1.52p（） Adobe Photoshop 推荐硬件 我们建议以下最低硬件规格。 处理器：Intel（R）CoreTM i7-6700 CPU @ 3.4 GHz 内存：32.0 GB GPU：NVIDIA Quadro P20

OpenGL的一些简单源代码，很适合初学者

matlab最简单的代码在MATLAB中使用KNN进行人脸识别 摘要-本文主要着眼于识别一个人的身份，主要出于安全原因，这一点很重要，但它也可以用于快速访问医疗，刑事或任何类型的记录。 解决此问题很重要，因为它可以保护每个人的个人信息不被泄露。 索引词-MATLAB，图像处理，特征向量，特征值，欧几里得距离。 信号系统，PCA，图像识别，图像分割，KNN 1.引言 本文的想法是通过园区大门和Macbook或智能手机中的FaceID提出的，主要是基于MATLAB的图像处理。 我已经阅读了基于图像处理的不同算法，例如Adam算法，fisher人脸算法，反向传播神经网络等。但是我将展示使用MATLAB实现人脸识别系统的最简单方法，这里没有机器学习或卷积神经网络。需要使用网络（CNN）来识别人脸。 为了使人脸识别系统尽可能简单，我使用了基于eigenvector的识别系统。 2.要求 系统：CentOS 7.5.1804核心（RHEL 7.x） 内核：x86_64 Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 壳牌：bash 4.2.46 CPU：Intel Core2 Duo P8

matlab最简单的代码个人信息 关守兵/ 男/ 1997 本科/ 沉阳工业大学土木工程系/ 2015.09.01-2019.07.10 Github： 期望职位：C++后端开发 手机：17609865735 Email： 技能清单 编程语言：C / C++（C++11新特性/ STL） Linux: 常用shell命令/ pthread线程库/ makefile工程管理/ socket网络编程/ IO多路复用 工具: vim / gcc / g++ / gdb / wireshark网络抓包工具 理论：掌握基本数据结构与算法/ TCP/IP协议 设计模式：单例模式/ 简单工厂模式/ 工厂方法模式/ 代理模式/ 观察者模式 版本管理：Git 英语：CET4 其他：OOP / UML类图/ 闭包/ Matlab 项目经历 S该项目旨在为用户提供更好的的查询建议，根据输入词在词库中进行查询，提供给用户最相似的结果。 T创建词典和索引文件，搭建线程池与并发服务器框架，采用最小编辑距离算法计算候选词与查询词的相似度，添加缓存系统。 A使用cppjieba分词库建立了中文词典。实现了reacto

matlab最简单的代码ARPACK-NG是Fortran77子例程的集合，这些子例程旨在解决大规模特征值问题。 重要功能： 反向通讯接口。 适用于对称，非对称，标准或广义问题的单精度和双精度实数运算版本。 适用于标准或广义问题的单精度和双精度复杂算术版本。 带状矩阵的例程-标准或广义问题。 奇异值分解的例程。 可以用作模板的示例驱动程序例程，以针对所有问题类型，数据类型和精度实施多种Shift-Invert策略。 arpackmm：用于测试带有矩阵市场文件的arpack的实用程序。 注意：要运行此实用程序，您需要本征库（用于处理RCI）。 ILP64支持： 提醒：您不能将ILP64与LP64混合使用。 如果使用ILP64（resp。LP64）支持编译arpack-ng，则必须确保BLAS / LAPACK与ILP64（resp。LP64）兼容。 用户：在配置时设置INTERFACE64。 F77 / F90开发人员： 所有需要ILP64支持的文件都必须包含“ arpackicb.h”。 编码时，请使用i_int（在arpackicb.h中定义）而不是c_int。 i_int代表“ i

matlab最简单的代码使用B样条线/ NURBS平滑多边形 作者：鲍勃（Bobbie）吴 此代码中的所有B样条/ NURBS评估都使用by来完成。 用法 有关如何使用此代码的信息，请参见example_smooth_polygon.m 。 设计过程 注意：本节介绍了多边形平滑的设计注意事项，如果仅使用代码，则无需阅读。 为了获得最佳阅读体验，请将以下文本粘贴到任何支持LaTeX的Markdown编辑器（例如）中。 定义多边形 $ P = $多边形顶点，2-m矩阵 $ p = $ B样条的多项式度 % define polygon vertices P = [ 0.1993 0.4965 0.6671 0.7085 0.6809 ; 0.8377 0.8436 0.7617 0.6126 0.212 ]; p = 8 ; % polynomial degree n = p + 1 ; % some call this the order of B-spline 将点添加到多边形的每个边上，每个边上的细分数量与它的长度成比例。 % uniform parameterization (pu

matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm 遗传算法的Matlab实现，包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中，其余的通用。 第一个例子，求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子，给出了一系列点，利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点，这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3

matlab最简单的代码描述 该软件为在横向平坦地面操纵中控制自行车的人实现了人为操作员控制模型。 自行车模型基于线性Whipple自行车动力学模型。 该控制器基于交叉模型的原理，并包括基本的视觉预览。 该模型能够跟踪地平面中的任意路径。 该软件可作为多个出版物的随附代码。 带标签的发行版对应于每个相关的出版物。 [] Hess，R .; 摩尔，JK； Hubbard，M.，“建模手动自行车”，系统，人与控制论，A部分：系统与人，IEEE Transactions，第42卷，第3期，第545,557页，2012年5月，。 [] JK Moore，“人类对自行车的控制”，加州大学戴维斯分校哲学博士，2012年8月，。 [] J. Moore，M。Hubbard和RA Hess，“一种最佳处理自行车”，在2016年自行车和摩托车动力学会议的论文集（2016年）中， 要求 Matlab 2010a（7.10.0） Matlab控制系统工具箱 Simulink （用于自行车几何图） 安装 下载，或克隆git存储库。 将存储库的根目录或提取的目录设置为MATLAB中的工作目录。 下载cmaes.

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matlab最简单的代码差动驱动机器人运动 MATLAB脚本，用于在2D环境中模拟简单的轮式移动机器人并探索用于航位推算位置跟踪的运动学模型。 差速驱动移动机器人的运动模型 在任何移动机器人技术项目中，知道如何估计机器人的位置对于任何应用程序都是至关重要的。 要确定机器人在其环境中的位置，需要某种模型来根据对机器人的控制输入来估计其位置。 最常见的是，我们使用机器人的线速度和旋转速度作为运动学模型的输入。 这些速度可以来自多种来源，例如机器人，惯性测量单元或车轮编码器的指令速度。 对于此应用程序，我们将考虑最常见的情况之一：使用车轮编码器跟踪差动驱动机器人的2D姿态。 基础知识 在进入代码之前，让我们花一些时间定义一些术语，并提供一些您之前可能已经看到的基本背景信息。 但是为了完整起见，对于可能是第一次接触此信息的读者，我将在这里重新介绍其基础知识。 首先要定义的是“全局框架”或“世界框架”。 这是用于定义机器人所处环境的坐标系。 对于此项目，我们正在考虑使用2D机器人，因此它将存在于2D x，y全局坐标系中。 我们将定义机器人的2D姿势如下： 机器人的姿势与其在全局框架内的x，y位置