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此 matlab 函数可快速计算（通过矩阵乘法）具有任何形状的各向同性元素的离散 1D、2D 或 3D 阵列的阵列因子。 输入包括元件/传感器/麦克风的 x、y 和 z 位置、与每个元件相关的权重、波频率和波速以及转向角。

大数据技术原理与应用-第九章-图计算

用matlab实现由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。

通过幂迭代法计算 Pagerank 任务： 给定一个网络图（例如一个或 ），计算每个网页的 pagerank。 基本： 如果许多其他页面指向（链接）一个网页，则该网页可以被视为重要且排名更高。 因此，将网络视为一个有向图是很有用的，网页是它的节点或顶点，链接是它的边。 有关更多信息和理解，请参阅康奈尔大学的此。 现在，矩阵可以成为图形的强大表示，允许进一步研究。 Pagerank 计算的核心是加权邻接矩阵的发展。 来自德克萨斯大学达拉斯分校的有用， 具有 n 个顶点的图的邻接矩阵是一个 n×n 矩阵，如果第 i 个顶点和第 j 个顶点相连，则其 (i,j) 项为 1，否则为 0。 在我们的例子中，不是每条边的条目 1，条目将是 1/k，其中 k 是从顶点 i 向外链接的数量。 算法 页面秩向量，R(t+1) = d MR(t) + (1-d)/N 其中 R(t) 是前一次迭代的

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是程序从地形上的选定点计算可见性地图。 编写它是为了帮助搜索无线电中继的最佳位置。 因为它只考虑直接视线，所以它对短距离（小于 10 公里）的可能无线电链路给出了一个很好的估计，忽略了地球的曲率、菲涅耳区和大气对无线电波传播的折射。 程序计算每个点的遮罩的相对仰角（如果该点可见，则该角度为零或为负）。 该函数需要数字高程模型 Z 和相关的 (X,Y) 向量或坐标矩阵（与 Z 的单位相同）、点的位置 (X0,Y0)、天线高度 H0（例如 4 m）以及每个地形点上的假设天线高度 Ha（例如 3 m）。 当没有给出输出参数时，该函数会绘制结果图（遮罩角度的颜色图，可见点为空白，参见示例截图）。 该脚本尚未完全优化，因为它在矩阵元素上进行了全局循环以计算地形的每个轮廓……（我尚未找到（尚未）完全向量化问题的方法），因此计算需要花费一些时间，取决于 Z 的元素数量。然而，我发现了一个更快的算法

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matlab 视差图计算代码光流视差误差计算和可视化 该存储库通过基于真实值评估和可视化流误差和视差误差，为光流算法提供了比较工具。 该代码已在 MATLAB 中实现，它以一种易于使用的方式集成了计算、可视化和编程。 快速开始 为了快速理解基本概念和实现，运行 demo.m，它接受地面实况和估计的流量和视差图作为光流误差和视差误差计算和显示的输入。 光流数据集 请参阅这篇关于“光流算法的评估数据集和基准：综述”的评论论文，以选择优选数据集以用于特定任务和培训的关键实施： 用法 流程演示 flow_read() → 从 PNG 图像加载流场 F flow_visualization → 以 u 和 v 作为函数的输入显示光流的颜色图和可视化（这里 u 和 v 分别指流场的水平和垂直分量）并输出循环编码的 uint8 图像flow_error → 计算流场和地面实况之间的流量误差flow_error_image → 显示流场和地面实况之间的流动误差flow_write → 将流场 F 保存为 png 格式 立体声演示 disp_read() → 从 PNG 图像加载视差图 D stereo

GCN与GAT入门的基于pytorch的代码 打好断点