巴特沃斯低通滤波matlab实现代码 DIP-Filter 1.概况 项目：实现一个通用的高通、低通、带通和带阻滤波器函数。其中又分别实现理想、巴特沃思和指数等滤波形式。用实现的函数对图1（lena_noise.bmp）进行低通处理，图2(lena_blur.bmp)进行高通处理，处理后分别进行伪彩色增强。 实验图象： lena_noise.bmp， lena_blur.bmp 2.设计 2.1主窗口 可在matlab中直接运行mainWin.fig; 提供图像选择方式，并设定截止频率和带宽； 默认截止频率为10，带宽为5； 详细代码可参见mainWin.m； 设置好值点击确认后，调用processing函数，对图像进行处理； 图1. 主界面 2.2理想低通滤波 采用默认模板处理； 2.3 理想高通滤波 采用默认模板处理； 2.4 巴特沃斯低通滤波 采用默认模板处理； 2.5巴特沃斯高通滤波 采用默认模板处理； 2.6 指数低通滤波 采用默认模板处理； 2.7 指数高通滤波 采用默认模板处理； 2.8 理想带通滤波 截止频率为20，带宽为10 2.9 理想带阻滤波 截止频率为20，带宽

matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关： 作者：伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士，2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是： MIMIC-III： eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集： 队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者： 该存储库包含： I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb） 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m） 三， Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m） IV。 Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以： 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型； 从针对MIMI

误码率曲线matlab代码编码和调制GUI 调制方案GUI用户可以选择从各种输入源中进行选择：随机生成的二进制文件，文本文件，音频文件和图像文件编码方案：（7,4）汉明码和（127，64）BCH码调制方案：16 FSK ，16 QAM，16 PSK，32 QAM SNR级别：根据使用滑块的调制方案，处于最佳范围内 最终重建的输入源也会与各种BER图一起显示 误码率曲线 MATLAB GUI

lk光流matlab原始码optflow评估 Matlab与C ++混合开发的基于光流的，用于避障的平衡策略。 ######更多相关信息，请参见 src：Matlab和C ++的源代码； 视频：放置视频文件或程序输出结果的地方。 vrlm：合成环境。 MATLAB中的VRML（虚拟现实建模语言）可构建合成3D环境。 观察视点可替代车载摄像机。 C ++主要用于实现光流算法，平衡策略和Munsell色彩系统。 我们的实验中选择了五种公共光学光学方法：Lucas-Kanade（LK），Horn-Schunck（HS），块匹配（BM），FarneBack（FB）和金字塔Lucas-Kanade（PyrLK）。 平衡策略：如果左侧流量之和较大，则将向右引导机器人，反之亦然。 孟塞尔色彩系统将可视化OF。 MATLAB主要用于捕获图像帧并控制观察视点的运动。 需要Matlab（Windows）。 注意：首先，需要使用Matlab将Matlab包装器编译为mex文件，方法是转到包含该库的目录并在Matlab中运行以下命令： mexall(1) // optical flow methods of

ExploratoryDataProject1 说明该作业使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据，该存储库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是，我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”：数据集：电力消耗[20Mb]说明：测量一个家庭中一个家庭的电力消耗的方法-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下描述来自UCI网站：日期：以dd / mm / yyyy格式表示的时间时间：以hh：mm：ss格式表示的时间Global_active_power：家庭全球分钟平均有功功率（以千瓦为单位） ）Global_reactive_power：家庭全球平均每分钟平均无功功率（以千瓦为单位）电压：每分钟平均平均电压（以伏特为单位）Global_intensity：家庭全球每分钟的平均平均电流强度（以安培为单位）Sub_metering_1：

matlab导入excel代码 OOMMF工具 介绍 OOMMFTools是一组实用程序，旨在通过直观的图形界面来协助OOMMF后处理。 它包括以下子组件： -：将OOMMF矢量文件转换为numpy数组和/或MATLAB数据文件 -：将OOMMF矢量文件转换为位图和电影 -：将ODT文件或其子集转换为通常分隔的文本文件 OOMMFTools最初由。 此处托管的版本合并了一些其他代码，并与最新的库兼容。 错误报告和功能请求应登录github。 安装 使用Pip安装 Windows / OSX Windows和OSX用户可以使用pip安装： pip install oommftools 然后，您可以使用以下命令加载oommftools主窗口 python -m oommftools Linux OOMMFTools依赖于wxpython，并且相关的软件包（当前）可在PyPI上使用。 Linux用户需要在运行pip install之前分别安装wxpython4.x。 您可能会找到适合您的linux版本的wheel文件，可以使用以下命令安装该文件： pip install -U \ -f ht

nsga-ii的matlab代码 myMOEAcode 暂时是我在网上找到的代码的收集，目前只有三个：NSGA-III、MOMBI-II、AR-MOEA 这三个代码均是从PlatEMO的MATLAB中扣出来的，以便学习之用。

matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布 在许多应用领域中，用户可以完全控制照明，并可以调整其光谱功率分布。 在那些情况下，光谱上最佳的光可以加重图像中的特征，从而改善图像分类任务。 在该项目中，我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。 无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的，可物理实现的光源光谱。 监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中，并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。 如果您使用这些工具，请引用 @inproceedings{Blasinski_2017_CVPR, author = {Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian}, title = {Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (C

matlab终止以下代码计算电磁学（FDTD分析） 用于实现有限差分时域（FDTD）算法的Python 3和MATLAB代码，用于求解用于建模不同电磁结构的Maxwell方程。 Python代码具有以下依赖关系- -用于网格离散化 -用于一般地块 -用于表面图 实施模型的描述 高斯脉冲在均匀介质中的传播 高斯脉冲在吸收边界条件（ABC）终止的均匀介质中的传播 高斯脉冲通过极限边界处与ABC的界面传播 正弦波通过极限边界处与ABC的界面传播 具有开放式端接（ZL =∞）和ABC的50Ω微带传输线 两条对称间隔的50Ω微带传输线，带开放式端接（ZL =∞）和ABC 两条对称间隔的50Ω微带传输线，带开放式终端（ZL =∞），带状线之间有一个圆柱形介电区，并在一条带上供电 两端口50Ω传输线，在传输端具有高斯馈电。 在时域和频域分析接收端的相应信号 两端口50Ω传输线，发射端由正弦脉冲调制高斯信号 两端口50Ω传输线，带有Luebber的信号源（集总信号源具有内部电阻）和信号源锥形（信号源从地平面到带状线的阶梯状FDTD网状过渡），用于获得高斯信号 两端口50Ω传输线，中间有一个圆柱形介电区

三水箱控制matlab代码LTTS_270403_MiniProject 客观的 该项目的目标是设计和开发一个系统，该系统可以在多个传感器的帮助下有效监测水质，并通过互联网传输传感器数据进行远程监控，并确保使用 RTOS 的系统的故障安全运行。 概括 在这个项目中，我们设计了一个具有强大硬件和软件组件的系统，通过测量和分析 IS 10500:2012 规定的饮用水质量参数来实现水质远程监测。 该系统包含三个整体子系统和两个硬件子系统或节点，一个是本地节点，由传感器、Arduino UNO、XBee 终端设备和执行器组件组成，另一个是协调器，包括 ESP8266 微控制器和XBee 协调员。 每个节点都借助闪存到微控制器板上的嵌入式代码来执行其特定功能。 本地节点 传感器收集的数据在 XBee 模块的帮助下使用 RF 通信传输到协调器节点。 Arduino UNO 在 FreeRTOS 的帮助下进行编程，以帮助 Arduino 执行多任务，因为我们创建了三个任务（或线程） TaskSensors - 收集和传输传感器数据，TaskpH - 检查 pH 值是否在允许的范围内，TaskTds