该项目是个人实践项目，答辩评审分达到90分，代码都经过调试测试，确保可以运行！，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！ 在计算机科学与工程领域，尤其是人工智能的子领域图像识别中，水果识别分类项目一直是研究的热点之一。该项目名为“[matlab程序系统设计]MATLAB的水果识别分类（分类器，Matlab版运行）”，不仅是一个实践性项目，更是计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业学生和从业者的宝贵学习资源。 该项目的核心目标是设计并实现一个基于MATLAB平台的水果识别分类系统。MATLAB作为一种高性能的数值计算和可视化软件，其强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱非常适合处理图像识别等算法。利用MATLAB开发的系统不仅能够处理复杂的图像处理任务，还能够通过GUI界面为用户提供直观的操作体验。 在项目的开发过程中，开发者需具备扎实的计算机视觉基础，熟悉图像处理和特征提取的算法，例如边缘检测、图像分割、纹理分析、形态学操作等。此外，还需要掌握机器学习和模式识别的理论，尤其是分类器的设计和训练方法。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。在MATLAB环境下，可以利用其内置的机器学习工具箱，例如深度学习工具箱，来实现这些分类器。 该项目的成果是一个完整的MATLAB应用程序，它能够实现对输入的水果图像进行自动分类。在用户界面上，用户可以通过简单操作上传图片，系统经过处理后给出识别结果。项目的运行流程大致可以分为以下几个步骤：图像输入—图像预处理—特征提取—分类器决策—输出分类结果。 对于初学者来说，这个项目是一个很好的入门案例。项目中的代码经过调试测试，保证了其能够顺利运行，这使得初学者可以快速上手，理解图像识别的基本流程和算法。而对于有一定基础的研究者或开发者而言，这个项目则是一个良好的起点，他们可以在现有的基础上进行修改和扩展，以实现更高级的功能，例如对更多种类的水果进行识别，或者提高识别的准确率和鲁棒性。 此外，这个项目还适合用作教学目的，教师可以将其作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计的选题，帮助学生理论联系实际，巩固和深化课堂上学到的知识。同时，这也为学生提供了一个实际操作和解决实际问题的机会，能够有效提升学生的研究和开发能力。 该项目不仅对于个人学习和进阶有着重要价值，同时也为相关专业的教育和研究提供了有力的支持。它的开源性和实用性，使得更多的学习者和开发者可以参与进来，共同促进图像识别技术的发展。

MIJ 提供了成像软件之间缺失的链接：ImageJ、Fiji 和 Matlab。 MIJ 是一个 Java 包 mij.jar，它提供了在 Matlab 数组中转换图像（2D）和体积（3D）的静态方法。 MIJ 还允许访问 ImageJ 的所有内置功能和 ImageJ 的第三方插件。 多亏了斐济团队，MIJ 现在通过集成在斐济的 Matlab 脚本 Miji.m 变得非常容易使用。 在 MIJ 中，ImageJ 充当 Matlab 的图像处理库。 参考Daniel Sage、Dimiter Prodanov、Jean-Yves Tinevez 和 Johannes Schindelin，“MIJ：使 ImageJ 和 Matlab 之间的互操作性成为可能”，ImageJ 用户和开发者大会，2012 年 10 月 24-26 日，卢森堡。 http://bigwww.epfl.ch/pub

matlab如何运行发电机Erceg and Linde（2014）：流动性陷阱中是否有免税午餐？ Denis Maciel and Tobias Mueller-2016年8月22日 The document provides a short explanation on how to run the Dynare Code to replicate the results of Erceg and Linde (2014). The code was run with Dynare 4.03 and MATLAB_R2015b for Mac. 解压缩Zip文件并将所有六个Mod-Files保存到同一目录中非常重要。 该模型写在“ nk_baby_model.mod”文件中。 要获得原始论文的图1 a）： 打开Calvo参数xip = 0.8 在输出间隙上打开泰勒规则系数gam_xgap = 66.15 代码的注释行158： 在Matlab中运行命令dynare nk_baby_model.mod 要获得原始论文的图1 b）： 打开Calvo参数xip = 0.8 在输出间隙上打开

matlab终止运行代码肌瘤实验室 Myo MATLAB数据流接口。 版本1（2015年8月15日） 在Windows 7，Windows 8上测试 MATLAB 2013a，Python 2.7.9，myo-sdk-win-0.9.0 这是Myo Sphero MATLAB接口（）的简化源代码。 Myo MATLAB数据流接口依赖于从Python更新的文本文件中读取的实时数据。 Python用于与Myo Connect / Myo通信。 特别感谢NiklasRosenstein和Python接口的贡献者（）。 下载Python 2.7.9（尚未测试该接口的其他版本的Python）。 确保在安装过程中在路径中包括Python。 下载Myo Connect。 如果未将Myo添加到应用程序中，请按照Myo Connect上提示的步骤进行操作。 运行Myo界面（有关工作示例，请参见myo_workfile.m；对于源代码，请参见Myo.m）。 重要的提示： 此版本已在Python 2.7上进行了测试。 如果使用了其他版本的Python或在自定义目录中安装了Python目录，请更新第63行中的

mtcnn的matlab代码运行 2018旋转人脸检测 mtcnn demo.m是原始的mtcnn人脸检测 detect_RIP检测旋转人脸代码 本项目只训练了一个分类网络，其他数据都为测试评估用 代码运行环境caffe,matlab

能实现冲击信号的特征提取，包括语音信号，超声信号，轴承，齿轮故障信号

VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断

matlab 不运行一段代码

matlab不运行一段代码XYZ直角位移台机器人的XYZ-公共控制代码 派克XYZ代码说明 该文件夹包含运行Parker XYZ直角坐标机器人的基本功能所需的代码。 本文档将说明文件夹的基本布局以及使用建议。 模型文件夹 该文件夹包含在MATLAB 2016a中创建的Simulink实时模型。 该模型称为“ slrt_parker.slx”，其中包含Parker XYZ的所有基本功能。 根据您在控制循环中的期望将代码分开：一个轨迹计划器，一个低级控制器以及一个与硬件进行通信的工厂。 还有一个“作用域”模块，可进行实时数据可视化和数据记录，以及一个“电机使能”子系统，可以实现其所暗示的功能。 如果您的任何硬件接口都不相同，则最有可能需要调整的代码是“ plant”块。 应该使用“ MAKE_PARKER.m”函数来构建模型，这将确保模型是在build文件夹内构建的，并且所有依赖项都已添加到路径中。 函数“ PARKER_DEPENDENCY.m”确保将所有依赖项都添加到MATLAB路径中。 必须更改此功能以匹配计算机上的模型路径。 在其他版本中，我们使用了环境变量，以使代码在不同计算机上

% 功能：烟囱排放污染物烟羽扩散模型 % 邯郸纬度 = 36度 % 太阳高度角 = 90-abs(当地纬度-太阳直射点纬度) % 太阳直射点纬度 = 春分0度——夏至+23.5度[北回归线]——秋分0度——冬至-23.5度[南回归线] % 太阳直射点纬度每天移动的度数 = 23.5*4/当年的天数 % 计算当天的太阳高度角 % 当天的太阳高度角 = 90-abs(36-（23.5-（当前日期-夏至日期）*太阳直射点纬度每天移动的度数）) % 参考《大气污染物浓度估算方法》 % f(太阳高度角、云量)=太阳辐射等级【二维插值或者模糊算法】 % f(太阳辐射等级、风速)=大气稳定度【二维插值或者模糊算法】 % 风速：烟囱出口处的平均风速【区别于地面风速、如果是地面风速{比如在10米测得风速v10、需要校正、校正公式：v10*(烟囱高度/10)*m}、m为某稳定度下的风指数[查表]】 % 参考《第五章 大气扩散参数ppt课件》 % 扩散系数：大气稳定度对应的参数[查表] % 抬升高度 % 参考《大气污染物浓度估算方法》结合《镇江市大气稳定度及抬升高度计算方法的研究》