基于极坐标格式算法的聚束式SAR成像matlab
2024-04-25 17:36:25 2KB SAR成像 matlab
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2024-04-25 16:40:10 9.55MB 毕业设计 python matlab 课程设计
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matlab歪度斜度代码Hybrid_features_codes 统计和小波特征代码。 特征提取代码是用MATLAB编写的,而分类是在WEKA机器学习工具包中执行的。 附件包含用于特征提取的所有源代码以及验证和训练/测试数据集。 这些文件还包含用于基于 BraTS、AANLIB 和 PIMS MRI 数据集的过期结果的 Weka Experimenter 模型。 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度 5. 能量 6. 基于共现矩阵的熵二阶特征 %%%% 角秒矩 8.Correlation 9.Inertia 10.Absolte Value 11.Inverse Difference 12.Entropy 13.Maximum Probability 问候, Ghazanfar Latif
2024-04-25 16:20:56 19KB 系统开源
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Zero Run length coding with max runlength constraint 零长编解码的matlab程序,含最大参数限制,防止之后的Huffman编码出现问题
2024-04-25 15:39:58 525B compression matlab
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数字图像处理完整MATLAB代码
2024-04-25 15:05:41 216KB matlab 图像处理
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2024-04-25 14:08:18 455KB matlab
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1、古典显式格式求解抛物型偏微分方程(一维热传导方程) 2、古典隐式格式求解抛物型偏微分方程(一维热传导方程) 3、Crank-Nicolson隐式格式求解抛物型偏微分方程 4、正方形区域Laplace方程Diriclet问题的求解 如: function [U x t]=PDEParabolicClassicalExplicit(uX,uT,phi,psi1,psi2,M,N,C) %古典显式格式求解抛物型偏微分方程 %[U x t]=PDEParabolicClassicalExplicit(uX,uT,phi,psi1,psi2,M,N,C) % %方程:u_t=C*u_xx 0 <= x <= uX,0 <= t <= uT %初值条件:u(x,0)=phi(x) %边值条件:u(0,t)=psi1(t), u(uX,t)=psi2(t)
2024-04-25 10:49:27 111KB 古典显式格式 Crank Nicolson 隐式格式
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本文包含对以下内容的描述: * 什么是 Simulink 以及它如何用于系统建模* 创建模型的子系统以暂时隐藏其实现* 保护您的知识产权免受其他用户侵害的目的* 用于创建模型的永久锁定、受保护版本的步骤* 如何在另一个 Simulink 模型中使用受保护的模型模块 此文件还包含在此保护过程中使用并在使用快照的文章中引用的 Simulink 模型文件
2024-04-25 10:05:45 13.48MB matlab
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使用matpower version 7.1 and 8.0. ,MATLAB R2023a,输入test_matpower 或者 test_most出现一下错误时可以使用,亲测有效 Error using linprog LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS) does not accept X0. Use LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,OPTIONS) instead. Error in qps_ot (line 268) linprog(c, Ai, bi, Ae, be, xmin, xmax, x0, ot_opt); Error in qps_master (line 266) qps_ot(H, c, A, l, u, xmin, xmax, x0, opt); Error in t_qps_master (line 107) [x, f, s, out, lam] = qps_master([], c, A, l, u, xmin, [], [], opt); Error in t_run_test
2024-04-25 09:49:18 5KB linprog matlab matpower
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本文深入探讨了利用多目标粒子群算法进行选址定容优化的方法,特别关注于储能系统在其中的作用与出力分析。文章首先介绍了多目标粒子群算法的基本原理和选址定容问题的背景,接着详细阐述了如何通过该算法解决选址定容过程中的复杂问题,尤其是在考虑储能系统出力的情况下。此外,文章还提供了实际应用案例和效果评估,为读者展示了该方法的实用性和有效性。 适用人群: 本文适合电力系统规划、优化算法研究、储能技术应用等领域的学者、工程师和研究人员阅读。 使用场景: 当读者需要了解或应用多目标粒子群算法来解决选址定容问题,特别是在涉及储能系统出力分析时,本文可作为重要的参考资料。 目标: 本文旨在为读者提供一套完整的、基于多目标粒子群算法的选址定容优化方法,并通过对储能出力的深入分析,帮助读者更好地理解储能系统在选址定容中的重要作用。 关键词: 多目标粒子群算法、选址定容、储能系统、出力分析
2024-04-25 09:42:08 4.32MB matlab 多目标粒子群算法
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