投影仪散焦技术克服了实时光栅投影三维测量中的投影仪非线性问题，但散焦产生的高次谐波会大大降低散焦光栅的正弦性，带来明显的测量误差。提出了采用“S”形扫描Sierra Lite抖动算法生成二值抖动光栅，较大地改善了散焦后光栅的正弦性，将该抖动技术生成的散焦光栅用于传统的相移算法，基于投影仪散焦投影，得到用于三维测量的绝对相位信息。仿真结果验证了该方法的有效性，改善了散焦光栅的正弦性，提高了相位质量。实际测量实验与仿真结果相一致。与已有的Bayer有序抖动和Floyd-Steinberg抖动生成的光栅相比，所提算法运算速度快，生成光栅正弦性较好，更加适用于散焦投影测量。

基于记忆效应的散斑解卷积法是近几年提出的一种可以实现透过散射介质层成像的方法。可用于散斑解卷积法的算法有很多,但具体的对比分析工作却鲜有报道。设计并搭建了基于记忆效应的透过散射层成像的光学系统,对探测到的散斑进行解卷积计算,并重建出对象图像。在重建过程中,分别使用互相关解卷积算法、维纳滤波算法、正则化解卷积算法以及Lucy-Richardson算法进行解卷积计算。对不同算法重建的图像进行了多个图像质量评价指标的计算。综合图像质量和计算时间,发现互相关解卷积算法在透过散射层成像的应用中具有最大优势,并从原理上进行了简要的解释。

MATLAB 散点图函数在显示大数据集（例如 1000000 点）时存在重大问题。 但是，将数千个点一个一个地绘制在另一个点上并没有太多信息。 scatter_LDS 减少了显示的数据量，同时保留了孤立点。 例如，假设您正在进行一项研究，其目的是根据两个指标估计心肌梗塞的概率： - 24 小时动态心电图记录期间心房颤动的持续时间（存储在矢量“holter”中）。 - 心脏压力测试期间的峰值缺血性 ST 压低（存储在向量“ST”中）。 此外，对于那些经历过心肌梗塞的患者，布尔向量“MI”的值为“真” 自上述测试以来的 5 年内。 使用以下命令初始化变量： >> N = 1e6; >> t = 20*abs(randn(1,N)); >> MI = t<=5; >> holter = max(0,min(100, 15*randn(1,N)+30+40*5./t)); >> ST = (5-

PLOTMATRIXCORR 函数将矩阵的每一列作为变量并创建变量之间相关性的散点图。 该函数为数据设置一个线性模型并将结果绘制在上对角矩阵。 在主对角线上放置名称变量和下三角矩阵显示线性拟合方程， 决定系数和 Pearson 相关系数。 PLOTMATRIXCORR(X) 散点图绘制 X 的列，其中每一列代表一个变量PLOTMATRIXCORR(X,LABELS) 将 LABELS 输入的标签放入主对角线（P1、P2、P3、...、Pn 为默认值） 例子 r=rand(5); plotmatrixcorr(r) 索尔·阿西涅加·埃斯帕扎zaul.ae@gmail.com 27/08/2015 灵感来自 Clay M. Thompson 的 PLOTMATRIX 10-3-94

fk法提取多道面波记录的频散曲线MATLAB函数，可直接调用，读入数据并输入相关参数后，生成面波记录的频散能量谱，根据其峰值，即可得到频散曲线。内含示例数据。

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（1）熟悉有关散列表的概念 （2）掌握构造散列表的方法和查找原理 （3）掌握处理冲突的方法 （1）自己定义一个散列函数，例如f（x）=x mod 11，从键盘输

百度地图和echarts的结合使用，是数据可视化大屏开发过程中最亮眼的搭配组合，而连接两者之间关系的就是bmap.js。本项目主要涉及到： 百度地图的引入； 百度地图个性化配置； echarts组件bmap的调用和参数设置； echarts散点图组件的调用； echarts路径图组件的调用； 按照数据的不同条件判断柱图颜色； Echarts地图扩展插件bmap.min.js，将其引入后可以在echarts.series.map.coordinateSystem 中直接使用参数’bmap’ ，即： `coordinateSystem: ‘bmap’。同时在开发过程中， bmap.min.js和Echarts的版本也有关系，建议从git中下载对应的版本； 如果要操作百度地图，如加上百度地图的相关控件，可以通过 v`ar map = myChart.getModel().getComponent(‘bmap’).getBMap()获取地图对象，然 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41290949/article/details/128538130

类似于 R 中的pairs()。创建散点图矩阵，但直方图位于对角线位置。 一个非常简单的代码，但很有用。