阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

基于Matlab的MIMO通信系统仿真.doc

TEB算法原理与代码分析 详细文档+代码分析+matlab程序包

GNSS中常见的时间系统——UTC、GPST、BDST、儒略日的相互转化 程序包括： 世界协调时→GPS时：utc2gps.m 世界协调时→北斗时：utc2bd.m GPS时→世界协调时：gps2utc.m GPS时→北斗时：gps2bd.m 北斗时→世界协调时：bd2utc.m 北斗时→GPS时：bd2gps.m 主程序：time_cycle.m （UTC与GPST间的相互转化写了两种方法，包括以儒略日作为过渡，实现UTC和GPST的相互转化） ​​​​​​PDF文档内容主要围绕UTC、GPST、BDST、儒略日之间的相互转换，内容包括程序设计思路、预期功能、算例及结果分析的阐述，以及笔者对编程过程中一些常见问题和注意事项的总结。

这是四极磁铁中粒子的简单模拟。 它可以像简单的加速器一样设置

MATLAB典型代码SoftManipulatorDynamics 这是在Matlab中运行软操纵器动力学的代码。 主要的动力学代码是用C编写的，并且可以编译为Matlab的.mex文件。 该库取决于gsl，并且必须独立安装。 在linux上，让mex编译工作很简单。 大多数发行版都应具有可用的C / C ++编译器，唯一的问题是确保它与您的Matlab版本兼容。 gsl应该在软件包管理器中可用，或者从源头进行简单安装。 但是，当我用gcc编译时，出现链接器错误，但在g ++上可以正常工作。 这可能是由于头文件如何定义结构？ 然后，编译为： % the dynamics are unified into one function for now mex GCC=/usr/bin/g++ -output manip_dynamics matlab_interface.c dynamics.C -lgsl -lgslcblas -lm 对于Windows，这涉及更多并且更容易弄乱。 我只知道我的工作方式，并且花了相当长的时间才能使它工作。 首先，我们需要使MinGW-w64正常运行，因为它

误码率 (BER) 与比特能量与噪声功率谱密度比 (Eb/No) 之间的关系，单位为 dB，使用 M 射线相移键控 (M-射线 PSK) 调制对加性高斯白噪声 AWGN 进行调制。

基于SVD奇异值分解的机器学习算法 用于信号分析

本文代码均在装有Robotics Toolbox14.0工具箱的matlab环境下运行，主要涉及对指定六自由度机器人的正逆运动学分析，求解和仿真，以及对轨迹规划的仿真。

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。