Matlab项目包含用于使用cst参数化方法生成翼型的源代码和Matlab示例

matlab灰色处理代码通过MATLAB连接组件标记 这是一个MATLAB函数，该函数利用图像处理工具箱使用Canny算法将任何图像转换为边缘图像，然后在其中标记连接的组件。 整个标记算法具有可应用于任何图像的功能。 边缘图像经过标记算法，并显示最终图像。 该项目有助于理解使用MATLAB矩阵和图像运算的连接组件标记算法。 注释解释了代码中的每一行。 我们鼓励您优化代码并使其更短，我不是专家:) 数据： objects.m（您可以使用任何图像作为输入调用的函数） 您可以在函数中使用的示例图像：shapes.png以便于理解 算法： 获得的边缘图像是二进制图像，并转换为uint8（或uint16）灰度图像，以便我们可以标记单独的像素 最初，所有对象/斑点都具有相同的值（此处已设置30，请检查代码），您可以根据对象/斑点的数量在代码中进行编辑 锚点在图像中移动，代码检查像素是否具有设置的初始值 标签从此处开始。 Blob的第一个像素放在源矩阵中。 源矩阵结构： |source_element1_row source_element1_column| |source_element2_row

omp算法matlab代码OBD数据分析 MATLAB项目旨在分析从多个驾驶会话中收集的数据，以建立能够识别不同驾驶条件的分类器。 该存储库包含我用来对从多个驾驶会话中收集到的数据进行分析的所有文件。 数据涉及速度和RPM（每分钟转数）。 为了收集它们，我开发了应用程序OBDConnection，其代码可以在我的GitHub页面上找到（它基本上是通过OBD II蓝牙适配器在智能手机和汽车之间建立蓝牙连接）。 分析目标是推断有关各种驾驶会话的驾驶状况的一些信息。 特别要指出的是，他们选择了哪种道路，例如高速公路，城外，城市（城内）。 刚开始时，我还想推断出谁是每个会话的驱动程序，但是在编写了一些预处理代码（包含在OBDDataAnalysis \ Old_DriverRecognition文件夹中）之后，我决定专注于一个简单的问题。 MATLAB项目包含在OBDDataAnalysis \ project中，而所有其他文件夹包含测量的数据（分为会话）。 在项目文件夹中，您可以找到所有.m文件。 特别是： •“ OrganizeCollectedData.m”包含用于读取收集的数据并将其保

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Gallger于 1960年提出的低密度校验(Low Density ParityCheck,LDPC)码也能逼近香农界。本节介绍二进制LDPC码的仿真实现

本文采用SPI指数对某地区地区干旱情况进行时空分析 SPI指数是McKee等在评估美国科罗拉多州干旱状况时提出的。对于某一地区而言,确定时间段内的降水量一般呈规律性的波动变化。基于这个事实,认为某一地区确定时间段内的降水量若比该时间段内多年平均降水量(可以认为是正常降水量)偏少到一定程度,就认为该地区该时段发生了干旱;反之﹐若偏多到一定程度﹐则发生洪涝。假定降水量的变化服从gamma分布,运用数学方法将降水量的累计频率分布转化为标准正态分布﹐最后求得SPI。SPI指数具有无量纲﹑标准化的特点﹐能够比较不同地区、不同时段的降水水平,可较好地反映干旱强度和持续时间。SPI指数具有多时间尺度的优势,不仅可以反映短时间尺度内降水量的变化，也可以反映长时间尺度的水资源演变情况。本文计算了1个月、3个月、6个月和12个月的SPI值﹐分别用SPI,SPI3.SPI6和 SPI12代表。

NSGA-II完整matlab项目，含ZDT1~6真实数据txt，见本人博客

【MATLAB项目实战】基于MATLAB的发票识别（含GUI界面） 灰度化 二值化 形态学操作：膨胀、形态学滤波开运算 找到各个模块分割 对各个模块进行字符分割、模版匹配最终得到结果

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