DFT的matlab源代码dft 离散傅立叶变换 在大学二年级时，我修了两个学期的信号理论课。 我发现，如果我没有积极地与他们合作，那么就很容易忘记我所学到的概念。 我创建了Python版本的DFT和逆DFT算法，以复习DFT的概念。 dft.py def dft(input) ：用于根据时域阵列input计算频谱S的函数。 根据公式S = V^H * s ，其中S是频谱， V^H是DFT矩阵的厄米（hermitian），并且input s def graph_freq_spectrum(freq_spectrum) ：用于绘制频谱图的功能。 使用plotly Python库实现 idft.py def idft(freq_spectrum) ：将频谱转换为时域正弦波的函数。 使用sympy Python库对符号方程进行建模。 到目前为止，它仅能提供原始功能的别名。 我还没有时间实现一种基于用户给定标准来找到正确频率的方法。 演示 用y=cos(pi*n)和y=sin(pi/2*n)简单示例演示上述功能 y = cos（pi * n）演示的输出 频谱（使用dft()计算）：[ dft(

matlab 花代码基于 DIP-MATLAB 的质量评估 使用数字图像处理（MATLAB）对物体（花）进行质量评估。 “通过数字图像处理（MATLAB）对花卉进行质量评估” 我们开发了一个数字图像处理系统，通过对图像中的对象进行过滤、编码、增强、恢复、特征提取、分析和识别来对对象（花）进行实时质量评估。 我们还设计了一个基于 Matlab 的用户界面，用于访问和操作可进一步用于质量评估的输出数据。 系统有以下模块： 图像采集和处理： • 从图像中获取视觉信息和识别对象。 • 改进其外观、重新调整大小、过滤、清理、分割和阈值。 形态处理： • 用于执行对象提取图像过滤操作。 • 形态学运算，例如侵蚀、膨胀、开运算和闭运算。 Canny 算法： • 用于检测曲线线段（边缘）。 • 找出表面和深度的不连续性和变化。 MATLAB： • 用于可视化数据和算法交互的二维图形函数。 • 用于迭代探索、设计和解决问题的交互式工具。

基于MATLAB仿真的幅度调制AM、频率调制FM调制解调源代码。 正作调制解调方面的研究，有做类似项目的希望多多交流与沟通。 有资源大家共享啊！！！

基于DSP的matlab源代码 各种基本图像变换 灰度化 二值化等

matlab有些代码不运行疼痛回归 正则化面部验证网以进行疼痛强度回归 要求 我的Caffe（）。 如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。 Matlab， 具有CUDA支持的GPU， MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 回归结果与评估 我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。 您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。 训练 下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。 删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。 从或下载预训练的面部验证模型。 通过来检测并对齐数据集中的人脸。 通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。 将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。 训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。 验证 用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。 通过获得表演。 我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE 。 评估代码在中。 EmotionNet

matlab整理代码MODULO：用于多尺度正确正交分解的软件包 MODULO（MODal mULtiscale pOd）是由冯·卡曼研究所（von Karman Institute）开发的软件，可使用多尺度正确正交分解（mPOD）对数值和实验数据进行多尺度模态分析。 分解的理论基础在 MA Mendez，M.Balabane，J.-M。 Buchlin，《复杂流体流的多尺度正确正交分解》，《流体力学学报》，第870卷，2019年7月，第988-1036页。 预印本位于 分解对TR-PIV数据的应用示例如下所示 MA Mendez，MT Scelzo，J.-M. Buchlin，振荡冲击气体射流的多尺度模态分析，实验热与流体科学，第91卷，2018年2月，第256-276页（）。 MA Mendez，A.Gosset，J.-M. Buchlin，喷射擦拭过程稳定性的实验分析，第II部分：气体喷射-液膜相互作用的多尺度模态分析，实验热与流体科学，第106卷，2019年9月，第48-67页（）。 MA Mendez，D. Hess，B.Watz，J.-M. 布奇林。 TR-PIV数据的多尺

沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。

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模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

贝岭的matlab的代码SDSL - 简洁的数据结构库 它是什么？ 简洁数据结构库 (SDSL) 是一个强大且灵活的 C++11 库，用于实现简洁的数据结构。 该库总共包含 40 个亮点。 简洁的数据结构可以在接近对象的信息论下界的空间中表示对象（例如位向量或树），同时有效地支持原始对象的操作。 对经典数据结构和等效的简洁数据结构执行的操作的理论时间复杂度（大部分时间）是相同的。 为什么是 SDSL？ 简洁的数据结构具有非常有吸引力的理论特性。 然而，在实践中实现简洁的数据结构并非易事，因为它们通常由位向量上的复杂操作组成。 SDSL 库提供了文献中提出的许多简洁数据结构的高质量、开源实现。 具体而言，该库的目标是提供基本且复杂的简洁数据结构，这些数据结构是 使用简单直观（如 ，它提供了经典的数据结构）， 忠实于原始理论结果， 能够处理大量输入（是的，我们支持 64 位）， 提供所有实现的简洁数据结构的高效构建，同时实现良好的运行时性能。 此外，我们提供了额外的功能，可以帮助您充分利用简洁的数据结构。 每个数据结构都可以轻松地序列化并加载到磁盘或从磁盘加载。 我们提供的功能可帮助您分析