信号与系统matlab仿真代码1 包括了一些基础信号的处理

图像重建matlab源代码关于图像重建中深度学习的不稳定性-人工智能是否要付出代价？ 该存储库包含来自V.Antun，F.Renna，C.Poon，B.Adcock和A.Hansen的论文“关于图像重建中深度学习的不稳定性-AI付出代价吗？”中的代码。 为了使此代码运行，您将必须下载并安装我们考虑过的神经网络。 可以从（4.9 GB）下载大多数必要的数据。 请注意，您将必须修改源文件中的所有路径，以便它们指向数据。 您还需要将目录py_adv_tools添加到python路径。 对于最先进的重建，我们使用了J. Ma＆M.März论文和的代码。 这些存储库也必须下载并添加到您的Matlab路径中。 FBPConvNet-Ell 50和Med 50 要测试FBPConvNet，您必须下载并安装，然后在matlab路径上添加这些存储库。 然后，您应该可以从invfool / FBPConvNet目录中运行脚本。 深度MRI网 下载并安装并将其添加到您的pythonpath中。 请注意，要运行DeepMRINet，您需要一个非常特定的Theano和Lasagne版本。 有关此的更多信息，请参

机器人控制系统的设计与MATLAB仿真 附带MATLAB仿真程序代码 全套 资料 亲测可用，书+程序

matlab将代码对齐 kuka 根据kuka机器人的D-H表编写其雅克比矩阵计算MATLAB代码 编程的思路主要为：1.编写出计算齐次变换矩阵A的函数，输入量为D-H表的四个要素。2.根据公式计算出矩阵T。3.根据得到末端执行器的位置o和姿态R。4.根据z=R·k得到zi。5.对于转动关节，计算雅克比矩阵上半部分和下半部分。6.将上半部分和下半部分的结果合在一起，构成最终的雅克比矩阵。

128点的4并行通道 的FFT 处理器，用matlab来验证的算法。附件里是m代码。 希望能对感兴趣的朋友有帮助 FFT_latest.rar (2.78 KB, 下载次数: 49 ) Matlab , 处理器 , 朋友 , 算法 , 通道

贝岭的matlab的代码打开 Qmin open Qmin 是一个开源代码库，用于执行液晶系统的晶格离散化 Landau-deGennes 建模。 它是作为 和 研究小组之间的合作开发的。 如果您有任何意见，想为这个项目做出贡献，或者只是想分享您如何使用我们的代码做很酷的事情，请随时向我们中的任何一个发送电子邮件！ 该存储库包含用于执行晶格离散化 Landau deGennes 液晶建模的代码，使用单个或多个 CPU 或 GPU 资源进行高效的大规模模拟。 包括一个可选的图形用户界面，用于运行和设置模拟。 有用的是，GUI 具有生成可编译文件的功能，允许 GUI 用于原型设计，然后直接运行更大规模的模拟。 一些 doxygen 文档已经完成，但还有很多需要编写。 无论如何，从根目录执行命令“doxygen doc/openQmin_documentation”将产生一组html文档文件。 基本编译 有关更多详细信息，请参阅“INSTALLATION.md”。 请注意，“noQT”分支已经剥离了与 GUI 相关的所有代码，以便在没有安装 QT 的环境或不需要安装 QT 的环境中（例如，在

MATLAB源程序代码分享：杨氏双孔干涉实验的MATLAB计算模拟

matlab求导代码gpmpc MATLAB中的高斯过程模型预测控制 ================================================== ========= 因为， 此代码最初是为个人使用而开发的 我的编码风格是无风格 代码很难理解，因为没有注释 我很忙 所以， 如果您认为此代码有用，请在提出问题时随时询问 任何意见和建议都是VERYYYYYYYYYYYYYYYYYY欢迎您。 ================================================== ========= 使用此代码之前，请先安装PILCO（我使用PILCO计算GP预测和偏导数） 或者

matlab白化代码神经相量：神经网络和图像分割工具箱 该存储库包含一些代码，这些代码是我在认知科学研究所博士学位论文中编写的。 以下是此工具箱中实现的某些功能的简短列表： 稀疏自动编码器，可从自然图像中无监督地学习特征。 堆叠几个自动编码器层以创建一个深层网络。 彩色图像的ZCA白化代码。 用于图像分割的仓本振荡器的神经网络。 在机器学习框架Torch中实现的复值自动编码器。 使用不同类型的连贯性和因果关系度量从EEG数据中提取功能性大脑连接性的代码。 使用扩散张量成像（DTI）数据的概率纤维跟踪。 用于在Sun Grid Engine上进行参数探索的GUI。 皮质连接系统中Jansen-Rit神经质量模型的动态神经网络仿真。 运行代码的说明： 编辑“ matlab / include / dataPaths.m”中的路径以匹配您的系统设置。 在Matlab中，运行以下脚本以将所有相关路径添加到环境中：'''addScriptPaths（）; ''' 参数子文件夹中有几个脚本可用于开始计算。 使用此存储库中的代码制作的出版物的列表： Finger，H.，Gast，R.，Gerloff

DFT的matlab源代码VASP_DOS_extractor 简单描述： 基于Pymatgen的python脚本，用于从vasprun.xml文件中提取状态密度（DOS）和投影的DOS 这是做什么的： 该脚本替代了p4vasp的最常见用法之一：从输出中提取DOS数据，这是一种密度泛函理论（DFT）计算程序。 尽管具有直观的GUI，但是提取DOS数据可能很容易花费时间，尤其是当原子，能带和能量网格的数量较大时。 请注意，在使用此脚本之前，应先安装pymatgen（）。 使用p4vasp的过程通常如下所示： 将xml文件下载到本地计算机（通常超过100 MB） 打开p4vasp并打开xml文件 绘制感兴趣的元素或单个原子以绘制DOS（PDOS）的局部投影。 （此过程大部分时间） 将数据导出到指定的文件名（此文件通常小于1MB） 使用DOS_extractor.py，可以通过一个命令行完成以下四个过程： $ python DOS_extractor.py [xml_filename] [out_filename] [entries_or_options] [xml_filename]：va