Three.js-Boids 3d和2d空间中的Three.js Boids。 一群愤怒的锥体看着或飞来飞去。 调整设置以创建您的行为，或者添加您自己的网格以使更好的东西成群。 用法 git clone 将index.html与您选择的本地服务器一起使用。 警告 2d boid的默认值有些可怕。 只需将所有距离和力量加倍即可获得更多动作 去做 免费相机的速度等于波状速度，这对于低速来说是很好的选择，但是当您将其增加很多时，将无法处理。 也许添加滑块以提高相机的移动速度。 2d boid的默认值通常有点低，这很可怕。 也许为2d和3d创建2套不同的默认值

离散余弦压缩代码matlab 傅里叶变换 为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散余弦变换（IDCT） 如果您有类似的作业，请不要复制该代码，请尝试理解它。

Gabor变换的中文书籍，值得一看！浅显易懂。

二维React扩散方程式PRED_PREY_IMSP_IMSP1 在1D和2D模式下模拟捕食者与猎物的相互作用 PRED_PREY_IMSP是使用有限差分/有限元方法的简单MATLAB例程的集合，这些方法用于通过隐式辛普尔式方案模拟由非线性React扩散系统建模的捕食者与被捕食的相互作用的动力学。 IMSP1是MATLAB例程的集合，它使用有限元/差分方法通过IMSP一阶方案（PRED_PREY_IMSP的一部分）在1和2空间维度和时间上实现捕食者与被捕食者相互作用的动力学。 MATLAB代码大部分是自解释性的，变量和参数的名称与有限元方法/差分方法中使用的符号相对应，这些在下面引用的论文中进行了介绍。 可通过下面的链接免费获得MATLAB代码的副本。 参考 Garvie M.R. , "Finite difference schemes for reaction-diffusion equations modeling predator-prey interactions in MATLAB," Bulletin of Mathematical Biology (2007) 69:9

matlab对比实验代码多重分形 工具（C / Matlab）用于一维（时间序列）和2D（图像）信号的多重分形分析 本文的材料提供了可用于信号和图像的多重分形实验/分析的低级图像处理滤波器。 描述 代码源文件将使您能够重现参考文献中提到的一些实验，即： 使用所谓的小波对信号/图像进行多分形分析， 分形奇异指数和分形谱的计算， 信号/图像的多帧分解， 提取所谓的最奇异歧管， 所谓的色度降低的信号/图像的表征， 信号/图像的多重分形重建。 另请参阅1D（时间序列）信号的多重分形奇异性分析。 用法 要启动程序： 在Matlab ，有关完整功能列表，另请参见； 呼吁一个应用的例子； 在C ，使用Makefile从源代码生成。 关于 版本 1.0 （非活动开发） 自从 2002年 执照 （引用源代码或下面的任何参考！） 参考 Yahia H.，Turiel A.，Chrysoulakis N.，Grazzini J.，Prastacos P.，and Herlin I.（2008）：， International Journal of遥感学报，29（14）：4189-4205，doi :. Gr

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

stl_tools Python代码，用于从纯文本，LaTeX代码和2D numpy数组（矩阵）生成STL几何文件。 这样可以对文本，渲染的方程式或简单的数字图像进行快速3D打印。 可以将它们用于产品原型，艺术品，切饼机，冰块托盘，巧克力模子（请参阅以了解如何使打印物体食品安全）或您能想到的其他任何东西。 可能需要对STL或打印机设置进行一些修改，以使某些形状能够清晰地打印（即较厚的底座，支撑结构等）。 除了打印外，还可以使用程序将它们合并到其他3D网格中，以用于许多其他可能的用途。 还包括一个可以将原始LaTeX表达式转换为高质量.png图像的函数，该函数允许将LaTeX方程简单地包含到非LaTeX文档编辑器中。 对于不希望直接编写Python代码的用户，安装中包括用于将图像转换为STL（尚无文本）的命令行脚本。 要求： 2.7+或3.2+ 1.7或更高版本（用于数组

基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN 7.6。 请在运行此代码之前安装相关的库： pip install -r requirements.txt 2.下载日期集： IP：， UH： 上： SA：和 并将它们放入数据目录。 3.下载模型（加载模型）： 代码：caor 并将它们放到models目录中。 4.下载pretrai

matlab光谱算法代码frft2-python python中的离散1d和2d分数阶傅里叶变换 用法： frft2d（mat，ax，ay） mat：要转换的数字矩阵 ax，ay：沿x和y轴的变换顺序 返回垫子的frft光谱 偏移（f，a; p） f：待变换的离散信号 a：转换顺序 p（可选）：近似的顺序，默认情况下等于f的一半 返回f的frft谱 这段代码是从其matlab版本翻译而来的（我实际上不知道该算法是如何工作的xd），一个senpai给了我，我也不知道它的起源。

一维 Burgers 方程使用显式空间离散化（迎风和中心差分）和域 (0,2) 上的周期性边界条件求解。 二维情况在 2X2 的方形域上求解，并且对扩散项使用显式和隐式方法。 沿域的边缘使用Dirichlet边界条件。