欧拉公式求长期率的matlab代码CFD_Julia 该存储库包含与CFD相关的基本代码，这些代码可以包含在任何研究生级别的CFD课程中。 以下是CFD_Julia模块中包含的所有代码的摘要。 指数 描述 01 一维热方程：前向时间中心空间（FTCS）方案 02 一维热方程：三阶Runge-Kutta（RK3）方案 03 一维热方程：Crank-Nicolson（CN）方案 04 一维热方程：隐式紧凑帕德（ICP）方案 05 一维无粘性Burgers方程：具有Dirichlet和周期边界条件的WENO-5 06 一维无粘性Burgers方程：具有Dirichlet和周期边界条件的CRWENO-5 07 一维无粘性Burgers方程：WENO-5的通量分裂方法 08 一维无粘性Burgers方程：使用Rusanov求解器的WENO-5的Riemann求解器方法 09 一维Euler方程：Roe求解器，WENO-5，RK3用于时间积分 10 一维欧拉方程：HLLC求解器，WENO-5，RK3用于时间积分 11 一维Euler方程：Rusanov求解器，WENO-5，RK3用于时间积分 12

该代码提供一个用于从背景单一、物体相对简单且相互分离的图片中获得图片中的物体最小外接圆的圆心与半径的matlab函数：[PIC,center,radius]=m_minCircumferentialCircle(pic,background)；进而在其原图上通过所得圆心位置、圆半径对每个分离的物体利用画线函数画出最小外接圆。该代码中并给出了测试代码，下载后可直接运行测试代码查看测试效果；详情可见个人博客：https://blog.csdn.net/BinHeon/article/details/90522071

目标跟踪的MATLAB代码目

白噪声MATLAB代码过滤器估计 包含估计输入白噪声滤波器脉冲响应的代码。 响应h = inverse(Rxx) * Ryx 。 因为 X 是白人，所以Rxx是托普利茨。 与具有 O(n^3) 复杂性的 Gauss-Jordan 相比，使用具有 O(n^2) 复杂性的 Levinson 算法可以更快地解决涉及 Toeplitz 矩阵的线性系统。 MATLAB 代码使用函数inv 。 python 代码实现了莱文森算法。 附上结果图。 'o' 是实际的。 'x' 是估计值。

十进制小数转二进制matlab代码激光转向装置控制程序 1.数字输出代码 63：开启激光 62：激光关闭 61：会话开始---- presentationstatecode：1 60：会话结束----演示状态代码：0 1-59：位置代码 2.工作流程 2.1。 MatLab 运行lsrCtrlGUI.m 凸轮开启 负载栅格-检查激光功率和位置 3.5. no need to register for now - plan to add this feature in the future 推介会 2.2。 推介会 运行方案 3.日志文件条目 3.1。 信息 钻机参数 expt参数 3.2。 审判 DIdata：来自演示文稿的原始6位二进制输入 DICode：十进制代码 时间：接收代码的时间（以秒为单位），最多8 ms错误（由于迭代频率） 3.3。 注意 没有临时文件将被保存。 使用3 * 1000变量存储整个日志，并在会话结束时保存

预算matlab代码AHBA处理 该存储库提供了Matlab代码，用于重现一系列分析，涉及处理艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas）基因表达数据，并运行一系列分析以评估不同处理选择的效果。 该代码已使用Matlab 2016b，2017b，2018a进行了验证。 如果您使用此代码，请引用我们的随附文件： :green_book: A. Arnatkeviciute，BD Fulcher和A.Fornito。 NeuroImage 。 189 ：353（2019）。 变更记录 注意：代码和相应的数据已在2020年4月7日进行了更新。我们发现cust100和cust250分区中存在一些不准确之处。 生成了每个半球包含100和250个区域的新随机碎片，并更新了相应的数据。 如果您使用的是cust100和cust250组合，请参考新版本的数据。 注意：该代码已于2018年8月28日更新-在以前的版本中，ROI x基因矩阵中的基因排序不符合probeInformation结构中提供的基因信息。 现在，此问题已得到解决。 如果您在此日期之前处理了数据，请使用更新后的代码对其进行重新处理。 联络A

加法器MATLAB代码语音命令的噪声添加器 “noiseAdder”工具允许向不同的数据库添加噪声。 对于这种情况，我们以数据库“Speech Comands”[1] 为例，采样率为 16 kHz。 使用该工具可以配置信噪比 (SNR) 间隔。 附加噪音： 白色，matlab代码 颜色 [2] 胡言乱语 [3] 风扇，录制的音频 对于所有情况，必须将 .wav 文件复制到子文件夹（“向后”、“向前”等）。 在babble 噪声的情况下，录制的.wav 的采样频率为8 kHz，因此提出了一种插值方法。 参考 [1] Warden, P. (2018)。 语音命令：用于有限词汇语音识别的数据集。 arXiv 预印本 arXiv:1804.03209。 [2] 日沃米罗夫, H., & Baranski, P. (2017)。 使用 matlab 实现的粉红色、红色、蓝色和紫色噪声生成。 马萨诸塞州内蒂克：MathWorks。 [3] Habets, EA, Cohen, I., & Gannot, S. (2008)。 在空间相干约束下生成非平稳多传感器信号。 美国声学学会杂志，124(5

朴素贝叶斯算法matlab代码用于机器学习的MATLAB 这是的代码存储库，由发行。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 对于许多机器学习的研究人员和数学专家来说，MATLAB是首选的语言。 本书将帮助您为初学者使用MATLAB建立机器学习基础。 您将首先使用MATLAB环境进行机器学习来为系统做好准备，然后您将了解如何轻松地与Matlab工作区进行交互。 然后，我们将继续进行数据清洗，挖掘和分析机器学习中的各种数据类型，您将看到如何在绘图上显示数据值。 接下来，您将了解不同类型的回归技术，以及如何使用MATLAB函数将其应用于数据。 您还将探索分类技术，例如K最近邻分析和朴素贝叶斯算法，并了解决策树和规则学习者。 之后，您将深入研究无监督学习，并使用聚类方法（例如k均值方法和树状图）查找数据组。 您将了解神经网络的基本概念，并执行数据拟合，模式识别和聚类分析。 最后，您将探索特征选择和提取技术，以减少维度以提高性能。 在本书的最后，您将学习将它们放到实际案例中，涵盖主要的机器学习算法，并熟练使用MATLAB进行机器学习。 ##说明和导航所有代码都组织在文件夹

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