matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

Smith 范式（也称为 Smith Canonical 形式或不变因子定理）是一个对角矩阵 D，它包含域 F 上任何大小为 n × m 的 A 矩阵的不变因子（在附加的实现中，它为整数 Z 和多项式环 F[x])。 D = |d1 0 ... 0 ... 0|= TAS |0 d2 ... 0 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ...博士 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ... 0 ... 0| 其中 d1 , ..., dr ∈ F 是单数的，dj |dj+1 对于 1 ≤ k ≤ r − 1。T 是基本行单模矩阵的乘积，S 是基本列单模矩阵的乘积。 提供了两个函数：用于整数矩阵的 [T,D,S]=smithFormInt(A) 和用于多项式矩阵的 [T,D,S]=smithFormPoly(A)。 运行 smithDemo

逆时偏移是一种地震偏移技术，它可以分为叠后逆时偏移和叠前逆时偏移两类。叠后逆时偏移利用爆炸反射面成像原理，处理的是水平叠加剖面。计算过程是从时间剖面的最后一个时间采样点开始，逆时外推直到时间零点，此时空间中所有振幅值组成了最终的偏移剖面。而叠前逆时偏移则是对单炮记录数据进行逆时偏移，然后将各炮的成像结果叠加，得到最终的成像剖面。在叠前逆时偏移中，成像条件通常使用的是激发时间成像条件，即震源到每个成像网格点的单程旅行时间。这个成像条件的求取是弹性波逆时偏移的一个难点，通常采用求解程函方程的方法来求取地下各点的成像条件。逆时偏移是比较简单的偏移反演代码，通过波场的正传和反传做互相关然后成像。该matlab代码包含了对简单高角度的速度模型的成像，实际发现对高角度的成像效果不错。逆时偏移完做拉普拉斯滤波可以发现效果更加明显。

matlab开发-Agilente4438CD加载波形文件。安捷伦E4438C的DowLoad波形文件

本版本有问题，请参见另一版本 http://download.csdn.net/source/2449162 本版本有问题本版本有问题本版本有问题本版本有问题本版本有问题本版本有问题本版本有问题本版本有问

通过simulink实现基于DDPG强化学习的控制器建模与仿真，这个是matlab自带的一个案例，在simulink入门60例中【Simulink教程案例50】，以该模型为例，对该模型进行介绍。

(完整word版)2018秋西安电子科技大学数字图像处理上机实验题答案及matlab程序.doc

gardner环的MATLAB实现

gardner环的MATLAB实现

这是“随机化学”(RC) 算法的基本实现，用于在 log(N) 试验中从 N 个元素的通用集合中找到缺陷集合。 对该函数的多次调用包括统计上独立的试验。 算法实现中包括一个虚拟适应度函数和用于测试算法的“缺陷集”。 请参阅随附的算法“受组超边测试启发的采样”(SIGHT)，该算法还可用于在 log(N) 试验中查找缺陷集。 SIGHT 使用相同的虚拟适应度函数和缺陷集，以便于比较，可在文件交换中获得： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72718-sampling-inspired-by-group-hyperedge-测试视线。 这两种算法都已成功应用于识别一小组传输线，这些传输线同时发生故障会导致电网模拟中的级联停电（请参阅下面的参考资料）。 免责声明：此实现旨在易于阅读和理解，但并未针对效率进行优化，并