本文基于Matlab强大的的数据可视化功能,利用它的图形用户界面GUI较好地对驻波现象进行模拟仿真.从两列相向传播的平面简谐波的叠加出发,生动直观地展示了驻波形成的物理图景,并讨论了两列波的初相对驻波的影响.文中所述演示界面可以脱离Matlab环境独立运行,方便应用于课堂教学.并且通过实际课堂中引导学生自行编写Matlab程序,设计GUI界面,极大地激发了学生学习兴趣,有助于加深学生对驻波理论的理解.
2021-06-21 18:09:04 1.02MB Matlab 驻波 GUI 大学物理教学
利用MATLAB软件平台开发车轴强度计算软件,实现地铁车辆的动力和非动力车轴在空气制动、电制动、混合制动、驱动等工况下的全断面力矩图绘制、不同断面结构应力校核等功能,不仅覆盖了现有车轴强度标准规定的车轴类型和工况,还考虑了动力车轴中齿轮的传动细节,并结合地铁车辆的实际制动需求增加了低速区混合制动工况。结果表明,对车轴强度计算中综合多种实际工况进行比较分析是有必要的,该软件的开发对地铁车辆车轴设计是有意义的。
2021-06-21 18:09:03 1.44MB MATLAB GUI 软件开发 地铁车辆
本文介绍了图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI)的相关知识。利用MATLAB的用户图形界面GUI设计一款仿真实验软件,采用可视化的界面展示信号的运算和变换及系统的设计,使学生直观地了解和掌握信号与系统的理论知识。
2021-06-21 18:08:53 1.18MB 信号与系统 MATLAB GUI
针对“过程控制”中开出的实验项目难于理解、学习效果差等问题,利用MATLAB GUI开发相关实验项目的仿真平台,结合模块化思想,该仿真演示平台主要包括控制系统中数学模型分析方法的构建,如控制系统时域、频域、根轨迹以及稳定性分析等,并进行参数的设置,图形曲线的显示功能。最后通过设计弹出式菜单,可以对要实现的分析方法进行灵活选择。该平台操作方便,具有可扩展性,激发学生的学习兴趣,提高学生的动手能力和创新能力。
2021-06-21 18:08:45 1.54MB MATLAB GUI 控制系统 平台设计
针对传统云粒子图像回放软件无法对云粒子成像仪(CIP)采集的云粒子图像进行特征值提取等问题,提出了一种基于Matlab的图形用户界面(GUI)实现云粒子图像回放及特征值提取的软件。首先通过分析CIP存储数据使用的RLEHB压缩算法,利用反解法和矩阵变换实现云粒子图像回放;然后为保证云粒子图像的完整度,利用形态学处理中的闭合操作对解压后的云粒子图像进行内部填充,实现云粒子内部和边界的平滑;最后对处理后的云粒子图像计算Holroyd特征值和凸包特征值等,实现云粒子图像回放及特征值提取。
2021-06-21 18:08:36 1.8MB 云粒子 特征值提取 图像回放 Matlab
为了方便学生更好地学习数字信号处理这门重要课程,提高实验动手能力,本文利用MATLAB GUI开发设计了可视化的虚拟实验平台,实验平台系统实现了信号生成模块、信号抽样模块、傅里叶变换模块、卷积和以及FFT的实现与应用模块,可以让学生更加直观地看到原理展示,从而进一步帮助学生理解和体会抽象难懂的内容,以此提高学生们的学习兴趣。
针对数字信号处理基本运算和典型算法的快速实现和可视化问题,文中借助MATLAB GUI开发了数字信号处理仿真平台。通过引入工程实际案例,实现了信号产生、基本运算、卷积计算、CZT、FFT、功率谱分析、IIR滤波器、FIR滤波器和自适应滤波,涵盖了数字信号处理的常用运算和典型算法,并提供了相应的显示功能。该仿真平台显示直观,简单易用,使抽象难懂的算法变得可视化,便于理解和掌握。
2021-06-21 14:04:09 1.45MB MATLAB GUI 数字信号处理 仿真平台
基于暗通道先验的去雾算法研究,GUI中可以改变不同的参数,大气光值,导向滤波数值,最小滤波半径,得到不同程度的去雾结果图。有原图和去雾后图片 的对比,还有PPT说明。
2021-06-21 09:00:15 15.43MB matlab GUI 图像去雾 暗通道
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1. 使用MATLAB及其自带的GUI界面,制作简易钢琴,使其输出声音逼近真实值,并能对输入乐谱和打开的声音文件进行波形分析和声音播放。 2. 实现音效测试分析功能(频率响应,频谱图,相位图,时域图,自相关,短时能量)实现语音处理功能(提取浊音段判断男生女生) 3. 设计人机交互页面,扬声器/耳机输出音效。
2021-06-19 17:35:09 104KB matlab GUI 钢琴 时频分析
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肿瘤细胞的捕获研究对癌症的诊断和治疗具有重要意义。针对当前人工对捕获后的肿瘤细胞计数耗时长且易受人的主观影响等问题,利用Matlab设计了一种对被捕获的肿瘤细胞进行自动识别与计数的系统。通过对细胞图像进行灰度变换、阈值分割、形态学处理、分水岭分割等处理,提取出细胞区域并计数。通过计算细胞圆形度,将满足圆形度阈值的细胞标记并计数。实验结果表明,被捕获的肿瘤细胞圆形度阈值为0.87,系统自动识别错误率在6.3%左右,具有可行性,能够满足实际需求。
2021-06-18 16:44:52 1.72MB 图像处理 细胞识别计数 Matlab GUI
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