Constraint-Based Verification

matlab fcm函数代码FCM脑部MRI分割 在这个项目中，我们要模拟一篇有关脑部MRI图像分割的文章 在以下代码中有matlab代码：代码文件 基本上我们的大脑包括三个主要部分： 1- Gray matter (GM) 2- White matter (WM) 3- Cerebrospinal fluid (CSF) 在MRI图像中对脑的这些部分进行分割对于某些脑部疾病的诊断非常有帮助。 有一些细分方法： 1) FLICM a. Based on FCM and using a fuzzy local similarity measure to reduce the effect of the noise b. modified the FCM objective function by introducing a spatial penalty term 2) GMM a. models the pixel intensities by using a mixed Gaussian distribution b. reduce the segmentation sensitiv

有限元英文原版教材The Finite Element Method for Solid and Structural Mechanics, Sixth Edition

Matlab Hill代码MATLAB中的面板方法 作者： 马丁内斯·伊巴涅斯（Josep Balbino） Matoses Gimenez，安德烈（Andreu） 奥尔蒂斯·莫亚（Altaro） 鲁瓦·洛佩斯（RuizLópez），阿尔瓦罗（Álvaro） 索里亚诺·帕斯夸（Soriano Pascual），费尔南多（Fernando） 用于MATLAB的空气动力学计算的panel方法的实现。 该代码是大学作业（UniversitatPolitècnicadeValència）的一部分，由于未对代码进行优化，因此可以进一步加以改进。 实施了两种不同的面板方法，一种用于不产生升力的物体，仅使用源和汇，另一种方法考虑了循环，可以提供升力的近似值。 面板方法是在用户友好的GUI中实现的，该GUI可以获取各种各样的结果。 有关如何运行Panels方法GUI的说明 打开GUI_Panels_method类型的MATLAB代码文件（请勿打开MATAB图形类型，因为由于某些需要使用该代码文件定义的变量而无法正常工作） ！ 正确打开MATLAB程序后，单击“运行”按钮，GUI对象将打开。 您现在可以

ffts，对散射数据执行快速傅立叶变换 (FFT)。 Yq = ffts(X,V,Xq) 或者Yq = ffts(X,V,Xq, 方法, 窗口) 输入， X : 位置数组 [mx 1] V : 带有值的数组 [mx 1] Xq ：节点位置 [ nx 1]，具有等距点（参见 linspace） （可选的） 方法 : 1. 'grid', gridding (默认) 2. 'fit' , b-spline fit window : 1. 'bspline', bspline (默认) 2. 'kaiser', kaiser 贝塞尔函数输出， Fq：散射数据的傅立叶光谱 [nx 1]。 网格化： 1. 对位置 (X) 处的散射值 (V) 进行平滑处理（卷积） 通过内核到常规网格。 使用网格 2 次过采样Xq的版本2. 数据乘以一组密度补偿权重。 按照步骤 1 进行计算，但所有值都设置为 1。 密

主要介绍了PHP类中的魔术方法（Magic Method）简明总结,这些方法包括__construct()、__destruct()、__call()、__callStatic()、__get()、__set()、__toString()等,需要的朋友可以参考下

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

MIL-STD-883E METHOD 1012.1

A Fast Proximal Method for Convolutional Sparse Coding.pdf

Accurate evaluation of bradykinesia plays a crucial role in the diagnosis and therapy effect of Parkinson's disease. However, the subjective assessment shows low consistency among different evaluators, and the objective sensor-based methods cannot accurately distinguish patients with different grades of the 5-point clinical bradykinesia ratings. In this paper, an objective scoring method based on axis-angle representation and multi-class support vector machine (SVM) classi_er was employed to est