%质心型 function [a]=regiongrow1(f,T)
2021-11-15 17:04:47 705B 质心型
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matlab车牌代码VEMLab:用于虚拟元素方法的MATLAB库 该存储库包含用于虚拟元素方法的开源MATLAB库的代码。 特征 二维线性弹性静力学(平面应变和平面应力)和二维泊松问题。 求解方法:线性VEM(多边形元素),FEM(3节点三角形,4节点四边形)。 边界条件:边界边缘上的Dirichlet,Neumann; 可以是常数或函数。 网格划分器:PolyMesher,distmesh2d,quad4mesh; PolyMesher是针对矩形区域,扳手区域和带Kong区域的板而定制的; distmesh2d和quad4mesh仅针对矩形域进行了自定义。 可以为任何网格器扩展域,但是需要对某些接口功能进行调整(请参阅文件夹“ mesher”中的create_polygonal_mesh.m,create_quadrilateral_mesh.m和create_triangular_mesh.m函数中的可用说明)。 网格需要单独生成并保存到文件夹“ test / mesh_files”。 必须使用文件夹“ mesher”中的函数“ create_”来生成网格。 然后,包含生成的网格
2021-11-14 19:24:17 27.85MB 系统开源
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不可多得的好书,含例题和相应matlab代码 matlab代码 , 宽带匹配 , 射频理论 , 实频法
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这是一个matlab源代码,用于绘制由于刀刃衍射损失引起的衰减因子。 它有精确的计算和近似图。
2021-11-13 15:38:56 966B matlab
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多目标优化问题中常用的模拟退火算法anneal基于MATLAB实现代码。
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LDA人脸识别matlab程序代码! LDA人脸识别matlab程序代码! LDA人脸识别matlab程序代码! LDA人脸识别matlab程序代码!
2021-11-13 03:15:58 173KB matlab
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欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据,代码和结果,将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal,M Desco,J Parra-Robles(提交出版)2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建(SIDER)中,以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化(TV)与惩罚函数结合在一起,该函数可沿b方向促进稀疏性,如下所示: 其中Nabla是通向TV的空间梯度,F是欠采样的傅立叶变换,u是通气图像,M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值,可用于估计平均肺泡长度(Lm)。 下图显示了对照组和患者的通气图像(左上),信号衰减(右上)以及D,alpha和Lm的估计图(下)。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者(n = 8,两名患者在不同疗程进行两次采集)的完全采样扩散数据集评估方法,这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人,IS
2021-11-12 13:52:41 2.34MB 系统开源
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本文档包含数字图像的空间域滤波处理,包括标准均值滤波、加权均值滤波、中值滤波。附代码。
2021-11-12 13:23:04 4.51MB 数字图像处理 matlab 附代码
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DFT的matlab源代码基于FFT的图像配准 Imreg是一个Python库,它实现了基于FFT的技术,用于平移,旋转和比例不变的图像配准[1]。 作者: 组织: 加州大学尔湾分校荧光动力学实验室 执照: BSD 3句 版本: 2020.1.1 要求 (绘图可选) 笔记 Imreg不再被积极开发。 此实现主要用于教育目的。 正在开发一个改进的版本。 参考 基于FFT的平移,旋转和比例不变图像配准技术。 BS Reddy,BN Chatterji。 IEEE Transactions on Image Processing,5,1266-1271,1996 基于FFT的算法的IDL / ENVI实现,用于自动图像配准。 H Xiea,N Hicksa,GR Kellera,H Huangb,V Kreinovich。 计算机与地球科学,29,1045-1055,2003。 使用自适应极性变换的图像配准。 R Matungka,YF Zheng和RL Ewing。 IEEE Transactions on Image Processing,18(10),2009年。 例子 >>> im0
2021-11-12 09:40:33 8KB 系统开源
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记录自己实现的Harris角点检测,注释详细,适合初学者
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