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matlab初学代码 开源电生理工具箱 介绍 OSET是用于生物信号生成，建模，处理和过滤的电生理数据和开放源代码的集合，最初于2006年6月发布。该工具箱根据GNU通用公共许可证发行，可以根据指定条款自由使用或修改使用。 源代码主要是在Matlab中开发的，部分是在C ++中开发的； 但是我们欢迎您使用其他语言。 如有任何意见或疑问，请随时与我们联系。 从2018年6月发布的版本3.14开始，可以访问OSET并将在镜像公共Git存储库中对其进行更新： 的GitHub： GitLab： 安装 对于初学者：1-以zip或其他形式下载整个OSET软件包。 2-提取软件包3-将提取的文件夹及其子文件夹添加到Matlab路径中4-开始使用工具箱！ 对于高级用户：1-在计算机上克隆存储库2-将存储库及其子文件夹添加到Matlab路径中3-开始使用工具箱！ 注意： 1-将来源代码和文件夹结构可能会更改。 每次重新下载或重新获取存储库后，请重复第1项和第2项。 2-记住在使用前根据您的OS和Matlab版本编译C和C ++ MEX文件 历史 1.0版（2006年6月）：初始版本 2.0版（2008年

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通过camshift实现视频目标跟踪，运行camshift.m即可运行，可直接用鼠标选定目标跟踪框。

参考文献《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》

数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性，又要保证嵌入水印后图像的稳健性，这两个方面存在着矛盾。保证视觉透明性，就要将水印嵌入到人眼不敏感区，也就是嵌入到图像的高频分量中。而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高，如有损压缩、高频滤波等。

路由matlab仿真代码VibScope 振动分析仪 基于物联网的技术对象振动监测和光谱分析系统的开发 //作为课程项目完成// 目录 客观的 使用Raspberry Pi微型计算机和3轴数字MEMS MPU6050加速度计设计出一种低成本的振动监测仪和频谱分析仪替代产品。 研究廉价的振动监测系统是否适合状态监测 为了突出信号链的不同部分对所测振动信号本身的影响，并使读者熟悉振动监测中的信号链。 分析振动参数，以预测和防止可能发生的事故，从而减少与数控机床的切削工具，昂贵的零件和组件的故障相关的成本。 屏幕截图 LabVIEW用户界面 LabVIEW UI，用于基于FFT的振动分析 技术领域 Python和Matlab 物联网整合 材料清单 电子元器件 成分 描述 来源 价格（卢比） Raspberry Pi 3模型B 版本1.2 2750 MicroSD卡 8GB 230 SD卡读卡器 用于写入的SD卡适配器 40 跳线（FF） 将RPi连接到传感器 当地的商店 30/10线 MPU6050 加速度计和陀螺仪 190 入门 让我们开始吧！ 首先，将MPU6050与分线板引脚焊接在一起

DFT的matlab源代码Apache Spark中的轨迹相似度搜索 该项目实现了轨迹相似性算法及其在图2中描述的所有竞争者。 已实现的算法和变体包括： DualIndexingSolution ：带有双索引的咆哮位图DFT RRSolution ：无双索引的咆哮位图DFT BFDISolution ：带双重索引的Bloom过滤器DFT BloomFilterSolution ：不带双重索引的Bloom Filter DFT BitMapSolution ：原始位图DFT TrajIndexingSolution ：边界框上的分布式R树。 VPTreeSolution ：轨迹上的分布式VP-Tree MTreeSolution ：轨迹上的分布式M树。 基线：蛮力Top-k 建造 调用sbt assembly ，您将在target/scala-2.11/traj-sim-assembly-1.0.jar处获得编译后的软件包。 跑步 通过将程序包送入spark-submit来运行它，不同算法（在上面列出）的入口点和其他实用程序位于edu.utah.cs.trajecotry 。 贡献者 董

标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优