数学数学matlab代码量化调幅 这些代码实现了正交调幅，其功能与MATLAB基本相同。

【SVM预测】基于松鼠算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

matlab代码影响BD-RPCA 该MATLAB软件包是脚本的集合，允许在论文[1]中生成图形（图1和图2a-2e）。 本文探讨了从超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题。 将杂波和血液成分的分离公式化为一个反问题已在文献中显示，它是基于时空奇异值分解（SVD）的杂波滤波的良好替代方法。 特别地，最近已经在这样的问题中嵌入了去卷积步骤，以减轻成像系统的实验测量的点扩展函数（PSF）的影响。 在这种情况下显示去卷积可以提高血流重建的准确性。 但是，测量PSF要求非平凡的实验设置。 为了克服这个限制，我们在这里提出一种盲反卷积方法，该方法能够从多普勒数据中估计血液成分和PSF。 与基于实验测量的PSF的先前方法和其他两种最新方法相比，对模拟和体内数据进行的数值实验从定性和定量方面证明了该方法的有效性。 指示 将包下载为.zip文件（单击上方的绿色代码），然后将其解压缩。 请注意，解压缩的文件夹的名称应为BD-RPCA 。 将MATLAB的当前文件夹设置为此解压缩的文件夹，即BD-RPCA 。 从以下链接下载所有模拟数据：然后将它们放入“数据”文件夹中 运行[1]中与每个图

matlab中拟合中心线的代码 （Matlab的一nalysis对于s OOT的TEM图像工具） 该代码库包含Matlab代码，用于表征TEM图像中烟尘聚集体的几种方法。 这包括评估总投影面积，周长和一次粒径的方法。 方法包括Otsu阈值化，对相关方法（PCM），霍夫圆变换（following）和辅助手动分析的工具。 此代码旨在代替。 该代码库的测试使用了上main_*目录中的main_*函数，下面对此进行了介绍。 具体来说， main_kmeans和main_auto测试全自动方法，而main_0允许测试更手动的方法（需要大量用户输入）。 该程序主要由两个分析程序包组成，稍后将在自述文件中进行讨论： + agg-执行聚合级别的分段以输出二进制图像，并且 + pp-通常根据上面提到的agg软件包中的方法生成的二进制图像来确定主要的粒子。 该代码还包括+ tools包中的一组实用程序函数和实现用于在文件夹中进行分段的卷积神经网络所必需的Python代码。 目录 ：遍历示例代码 ：测试代码库 依存关系 该软件已使用Matlab 2020a进行了测试（尽管大多数功能已针对旧版本进行了验证），

欧拉公式求圆周率的matlab代码

用于灰度图像二值化的MATLAB代码，算法采用迭代法

Sobel算子图像边缘提取Matlab代码

svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别 在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。 MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分： 步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM 步骤1：资料准备 在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。 数据集与标签一起分为训练集和测试。 训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。 标签是十（10）位数字（0到9）。 在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。 784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。 在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。 步骤2：HOG功能计算 从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。 每个向量由324个元素组成。 整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。 步骤3：设置并运行SVM 支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字

matlab代码影响乳房密度 使用Dixon序列分割和测量MRI中的乳房实质组织的源代码，该Dixon序列包含仅水和仅脂肪的加权图像。 源代码 该项目最初是在Matlab 2011a中编写的。 某些部分正在迁移到Python3。要从下面提到的论文中复制结果，请使用原始的Matlab源代码。 /matlab子文件夹包含所有Matlab代码 /python子文件夹包含已经迁移到Python 3的管道部分。 外部程序 管道依赖于需要安装的外部程序，并且是环境路径的一部分。 测试版本：1.0.20190410 测试版本：2.3.4 测试版本：20180328，v2.3.9 测试版本：5.0.11，6.0.4 管道 处理管道包括三个步骤： 预处理：将dicom转换为nifti，重新定位图像，进行偏置场校正并组合图像 乳房分割：使用基于模板的注册方法从背景和其他身体部位中分割乳房。 首先，最佳匹配模板由仿射配准确定。 然后，非严格地注册最佳匹配模板以匹配对象身体和乳房的形状。 分割乳房的实质和脂肪组织，并计算汇总指标。 用法（Matlab） 将项目的所有文件夹添加到Matlab搜索路径。 通过将外

svm算法手写matlab代码kqbc.python 这是本文的python实现： 包装内容： test_synth.py-运行综合数据实验的测试 kqbc.py-从matlab代码转换的python函数 matlab / KQBC.m-本文的matlab原始代码 matlab / hit_n_run.m-本文的matlab原始代码 数据 综合数据 综合数据测试执行KQBC算法，以学习d维空间中的线性分类器。 目标分类器是向量w ∗ =（1，0，...，0），因此实例x∈IRd的标签是其第一个坐标的符号。 实例为正态分布N（μ= 0，Σ= Id）。 Mnist数据 可以从此页面获得的MNIST手写数字数据库的训练集为60,000个示例，而测试集为10,000个示例。 它是NIST可提供的更大集合的子集。 这些数字已进行尺寸规格化，并在固定尺寸的图像中居中。 对于外部实验，我将数据集分解为2类（1，-1），它们是图中的一个，而其余所有都是，并通过消除大多数其他类的样本在它们之间进行了平衡。 最终数据是原始数据的子版本，每个数据包含1000个训练示例，因此总计为2000，每个测试课程为20