【SVM分类】基于自适应蚁狮算法优化SVM分类器实现胃肠道病变附matlab代码

取次对角线数据matlab代码libigl-一个简单的C ++几何处理库 开始使用： git clone --recursive https://github.com/libigl/libigl.git libigl是一个简单的C ++几何处理库。 我们具有广泛的功能，包括构造稀疏的离散微分几何算子和有限元矩阵，例如切线拉普拉斯和对角化质量矩阵，简单的基于面和边的拓扑数据结构，用于OpenGL和GLSL的网格查看实用程序以及许多核心功能矩阵处理函数，使您感觉更像MATLAB。 它是仅标头的库。 您不需要编译任何要使用的东西，只需包含igl标头（例如#include ）并运行即可。 每个头文件包含一个函数（例如igl/cotmatrix.h包含igl::cotmatrix() ）。 大多数工具都适合在通用三角形网格上运行，该三角形网格存储在顶点位置V的n×3矩阵和三角形索引F的m×3矩阵中。 可选地，该库也可以放入静态链接的库中，以缩短与项目的编译时间。 这仅影响编译时间（运行时性能和行为相同）。 如有疑问，请使用仅标头的默认模式：（即仅包括要使用的标

图像直方图均衡化算法matlab代码音调映射库 现实世界中的场景通常具有很大的动态范围（最亮与最暗强度之比），可以跨越几个数量级。 这样的高动态范围（HDR）图像无法在常规显示器上直接复制。 为了获得更自然的外观，必须将强度范围压缩到显示器的低动态范围，同时大致保持图像的外观。 此过程称为色调映射或动态范围压缩。 在MATLAB中已考虑并实现了许多有助于色调映射的算法。 用户可以根据速度，详细信息等的要求自由选择其中任何一个 线性和对数缩放 将HDR图像加载到程序中，并通过线性重新缩放像素值使其形象化。 可以完成线性重新缩放的不同范围，而不仅仅是0-255 请注意，HDR图像包含线性强度值，而低动态范围图像则被非线性量化，因此请使用伽玛校正来获得合理的图像。 创建了两种Gamma函数： 未缩放：应用该功能时不将输入图像缩放到0-1 缩放：缩放后应用函数，然后将线性重新缩放应用到0-255或max（0，minOrig）-min（255，maxOrig） 作为基线色调映射算法，在对数亮度域中执行重新缩放。 也就是说，计算亮度L = 0.299R + 0.587G + 0.114B并取其对数

matlab代码做游戏EEG_waves 该项目位于“为视频游戏研究分析NeuroSky EEG数据”上。 我们在玩“虚幻竞技场”和“愤怒的小鸟”等游戏以及观看无聊的视频时，会从不同主题获取脑电波数据。 数据是从NeuroSky Mind Wave移动设备获得的。 我们得到数据的功率谱。 在预处理部分之后，我们将从数据中提取特征并将数据分类为不同的波形，即alpha，beta，gamma等。 入门 您可以通过克隆获得代码，也可以直接下载zip文件。 我在此处包括了基本代码，由于教授的许可问题，部分代码不存在。 如果您需要完整的代码，可以给我发邮件至。 先决条件 该代码是在MATLAB 2016a上编写的。 致谢 埃琳娜·诺瓦克（Elena Novak）教授 麦克·科恩（Mike X Cohen）教授

比较图片相似度代码matlab 图像重定向质量评估 基于以下三篇论文的ARS和MLF图像重定向质量评估措施的 Matlab 实现。 用于图像重定向质量评估的纵横比相似性 (ARS)。 ICASSP 2016 用于图像重定向质量评估的基于后向注册的纵横比相似性。 提示 2016 用于重定向图像质量的基于多级特征的测量。 提示 2018 该代码已在 Windows 10 64 位操作系统上进行了测试。 要运行代码，您需要准备第一个。 是ARS措施的实施。 您可以运行以获取结果。 如果 mex 文件不兼容，请运行更新现有的 mex 文件。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 1.2 小时。 在至强处理器上，可能会输出与论文中报道的相比略有不同的匹配结果并导致预测性能不一致。 在这种情况下，您可以使用计算结果来替换向后注册结果。 是MLF措施的实施。 您可以运行以获取结果。 MLF_code 依赖于 ARS_code，首先需要能够运行。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 2.1 小时。

离散控制Matlab代码通过屏障功能进行随机控制和验证 该存储库包含论文“通过障碍函数对随机系统的有限时间安全性进行验证和控制”（CCTA 2019）和“有限函数随机系统验证和控制的障碍函数方法”中的案例研究代码（提交中） ） 作者：塞萨尔·桑托约（Cesar Santoyo） 电子邮件： 如有任何疑问，请通过上述电子邮件给作者发送电子邮件。 所需软件： 的MATLAB SOSTOOLS（） SDPT3（） 注意：这些案例研究是使用MATLAB 2018构造的。此外，还需要符号工具箱。 可以在没有符号工具箱的情况下执行代码（有关详细信息，请参见SOSTOOLs手册）。 案例研究1： cs1_main.m： 运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。 上面提到了所需的工具箱。 您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。 此案例研究是针对一维随机动力学的。 案例研究2： cs2_main.m： 运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。 上面提到了所需的工具箱。 您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。 这些结果是针对二维随机动力学的。 案例3： cs3_main.m

Matlab代码verilog 机械臂PRM Klampt_Robotic_Arm_Script Klampt的Python脚本（杜克大学的机器人模拟器平台） Matlab_RA_Script 一些fk＆ik的matlab脚本 PRM-RA-Academic（私人） 科技论文<基于FPGA的实时机器人运动计划的设计与实现>（ICIST-2019） 毕业设计 PPT PRM-RA-PL（私人） Verilog中机械臂驱动程序的可编程逻辑 PRMC代码 机械臂驱动程序的C代码 概率路线图方法的C代码 PRM_RA_PCB 机械臂的硬件 Verilog_RA_Script 在Verilog中实现碰撞检测 文件

随机森林图像matlab代码步步森林 StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法 为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。 该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。 为了测试该算法，使用了GlaS @ MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。 可在上述网站的“下载”标签下下载。 使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：- haralickTextureFeatures由Rune Monzel（） Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas Trahearn和Adnan Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。 可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息 这项研究是由Rupali Khatun进行的。 这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（

vs运行matlab代码使用MMSE标准对毫米波系统进行混合波束形成 介绍 Matlab仿真代码，用于使用MMSE准则进行毫米波系统的混合波束成形。 该论文于2019年1月发表在IEEE通信事务上。如果这些代码对您的工作有所帮助，您可以选择引用该论文，而不是必需的。 可以在以下位置找到本文的pdf文件： IEEE链接： Arxiv链接：。 另外，我建议我的最新工作是使用深度学习解决HBF设计问题。 这项工作可以参考 IEEE链接： Arxiv链接： 并且所有代码都在打开。 我仅针对窄带情况更新代码，但对宽带的扩展非常简单。 可以参考我的另一个名为“ August_mmwave”的存储库。 但是，后者的格式不好，因此不易阅读。 我现在没有足够的时间，所以也许将来会更新。 如何使用 这段代码确实是要使用的。 首先，您应该将所有软件包全部添加到路径中，以便可以使用这些功能。 然后，直接运行main_vs_SNR.m文件。 内容 这些代码包括我的论文中提到的几种算法，这些便捷的API都可以轻松引用所有这些算法。 结尾 由于时间限制，我最近不会更新它。 但是，如果您有任何问题，可以直接通过电子邮

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似