matlab代码影响如何下载 要使用MATLAB GUI，您需要安装parametricpropulsionmodel / PTPM.mlappinstall。 在MATLAB中打开此文件会将GUI安装为应用程序，即可使用。 背景 该项目旨在为飞机概念设计师开发一种用于建模涡轮风扇性能的工具。 由于专有限制，当前文献和有关推进性能的可用资源有限，这将使飞机设计人员受益。 所开发的模型专门针对亚音速两涡流涡轮风扇，具有独立的排气口，没有后燃器。 我们的研究目标如下： 利用易于访问的已发布制造商数据 返回近似推力和特定油耗趋势 为任何设计师知识创建易于使用的工具 允许将来扩展模型 该模型的两个重要的期望输出是推力和比油耗（SFC）。 对于特定的发动机，了解飞机的推力和SFC随马赫数和高度的变化是飞机概念设计人员的必要条件。 甚至低保真模型也将使工程师能够为飞机选择初始发动机，并为指定任务的飞机性能建模。 方法 软件开发始于对现有模型的研究。 存在用于各种发动机类型的模型，其中许多模型具有不同的假设和精确度，但主要是作为发动机设计人员而不是飞机设计人员的初步工具而存在的。 研究模型，典型发动

Matlab代码verilog NYU_NanoLab_GUI 在本自述文件中，我提供了此REPO的每个目录的简要介绍。 在Data_Analysis目录中，我上传了两个文件夹。 一个是以前的数据分析代码。 第二个是已经在我们的GUI中实现的当前版本。 两种版本均能正常工作，但是第二种版本具有更强大的功能，并且具有更详细的图解和信息。 对于想了解FSCV数据分析的主要算法的人，我建议首先阅读并理解以前的代码（我认为理解最终版本会很有用）。 功能更强大的数据分析代码在main18.m中运行，作为主文件，我们在其中称其为“ sub-selfmade-function”（我认为它看上去很整洁）。 所有“子自制功能”也都包含在同一文件夹中，并带有易于理解的注释。 Final GUI（一切都需要）文件夹包含主要的GUI代码，数据分析代码（我们将对此进行讨论），并且所有功能主要控制实时可视化。 用户可以直接研究这些文件，以了解GUI的基本知识及其工作方式。 主文件还提供了必要的注释，以便于理解。 Firmware文件夹包含verilog文件以及位文件（chip4_adc_cont.bit）。 我们

这些函数实现了 3D SPIHT 算法，用于压缩 3d 小波系数。 这种 3d 小波系数是在视频序列编码期间产生的。

混沌初始化的matlab代码

matlab代码黄色基于对象颜色分布的图像重新着色 1 ， 2 ， 2和1个1约克大学2 Adobe研究 抽象的 我们提出了一种基于与图像中存在的对象相关联的颜色分布来执行自动图像重新着色的方法。 例如，当为包含天空物体的图像重新着色时，我们的方法结合了以下观察结果：“天空”类物体的颜色分布具有蓝色（白天），黄色/红色（黄昏/黎明）和黑暗（夜间）。 我们的工作利用了最新的深度学习方法，这些方法可以执行相当准确的对象级细分。 通过使用数据集中用于训练深度学习对象分割方法的图像，我们能够对数据集中每个对象类别的颜色分布进行建模。 给定一个新的输入图像及其关联的语义分割（即对象蒙版），我们执行颜色转移以将输入图像颜色直方图映射到一组目标颜色直方图，这些目标颜色直方图基于图像中对象的学习到的颜色分布构造而成。 我们证明，我们的框架能够产生引人注目的颜色变化，这些颜色变化通常比现有方法产生的结果更有趣和独特。 快速开始 运行install_p1 运行install_p2 转到demo目录，然后将输入图像复制到input_images目录 运行demo_recoloring 该重新着色的图像会在r

【TSP问题】基于混沌粒子群算法求解旅行商问题matlab源码.pdf

这个 Matlab 代码展示了 5 种不同的边缘检测算法在正常和噪声图像上的应用。 使用的算法有：CANNY、PREWITT、ZERO CROSS、ROBERTS ans BOUDA。 使用的噪声是：高斯、泊松、盐和纸和斑点。 该文件文件夹包含6个文件： lena.pgm：图像文件 without_noise.m ：边缘检测器与正常图像的应用 With_Gaussian_noise.m ：边缘检测器与噪声（高斯）图像的应用 With_poisson_noise.m ：带有噪声（泊松）图像的边缘检测器的应用 With_Salt_paper_noise.m ：带有噪声（Salt & Paper）图像的边缘检测器的应用 With_speckle_noise.m ：带有噪声（散斑）图像的边缘检测器的应用 https://www.researchgate.net/publication/34

二维遗传算法matlab代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是一个快速而全面的机器学习系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的方方面面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 核心算法是用Java实现的并且自成体系。 核心核心机器学习库。 Scala Scala中的高级操作员。 数学线性代数，统计分布，假设检验，随机数生成器，排序，特殊函数，各种核，距离和rbf函数。 数据解析器，用于arff，libsvm，定界文本，稀疏矩阵，微阵列基因表达数据。 图在邻接表和矩阵上的图算法。 插值一维和二维插值。 NLP自然语言处理。 基于Plot Swing的数据可视化库。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core</

通过随机抽样，采用Sobol方法计算6个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，实现多参数灵敏度分析。

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