最新实例
MatWiki MATLAB客户端库，用于操作MediaWiki HTTP API
matlab 操作 MediaWiki 的利器 MatWiki，用起来还挺顺手的。这个库专门搞定跟MediaWiki HTTP API打交道那些事儿，尤其是在登录时要Cookie和重定向，平时用手撸真的挺麻烦，用它省心多了。
MatWiki 的用法也简单，像下面这段：
url = 'http://some.wiki.org/wiki/api.php';
mw = MWSite(url).login('Ankostis@test', 'qu8hqc8f07se3ra05ufcn89keecpmgtk');
results = mw.askargs('Category:Cars', 'Vehicl
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2025-07-05
突发信号检测Matlab ERD算法
突发信号的检测总让人头大？这套基于 Matlab ERD 算法的资源还挺靠谱的。视频和源码全套齐活，适合小白上手。核心就是一个main.m主函数，其他函数都打包好了，解压直接跑，响应也快，代码也简单，重点是能跑出结果不是摆设。嗯，作者还贴心准备了运行步骤，基本不会迷路。
用的是Matlab 2019b，如果你用别的版本报错了，按照提示改一改就行，改不来还能私信博主。整套流程比较顺，尤其适合搞科研或者写课程作业时用来救急。
你要是想深入一点，资源里提到的几个算法挺有意思的，比如过零检测提取频率，还有Hilbert 变换搞自动检测，都有代码和地址，感兴趣可以点进去瞧瞧。
提醒下，如果你也想做类似的
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2025-07-05
mat2R Matlab与R语言数据桥接脚本
Matlab 的数据能力配上 R 的统计功力，mat2R这个小工具还挺能打的。你如果平时两个环境都用，切来切去其实挺麻烦的，用了这个脚本，就能直接在 R 里调用 Matlab 做好的数据，流程顺了不少。核心是两个脚本：mat2R.m（Matlab 端）和readMatfromR.R（R 端）。前者把数据转成 R 能识别的格式，后者就负责在 R 这边接收。你可以先在 Matlab 里做预，比如矩阵运算，把结果推给 R，用ggplot2画图、dplyr整理数据、甚至建模也可以。嗯，安装的时候要注意几点。R 版本得新，旧版会不支持一些操作。还有，官方推荐 Unix 系统，Windows 的话可以试试
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2025-07-05
ROS_type_introspection C++动态反序列化库
ros_type_introspection 的 C++反编译能力挺香的，尤其你要编译时类型未知的 ROS 消息时。想做一个能订阅任意 topic、读 rosbag 还不挂的工具？这个库就能帮你搞定，关键是不用 Python 也能搞定自省操作，用纯 C++直接撸，性能也更稳一点。
类型擦除的两个类——一个订阅通用主题、一个读通用 rosbag——基本都能用它来反序列化内容。你再也不用因为没法动态解析消息而被卡住，哪怕是用户自定义的那种。和rqt_plot那类工具思路有点像，但人家这是纯 C++，适合你那种对性能比较敏感的场景。
库已经停更了，不过开发者搬家到了新项目，思路是一样的，写法更清晰了
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2025-07-05
MATLAB EditorSessionManager会话管理工具
MATLAB 的编辑器会话管理工具EditorSessionManager，挺适合经常切换项目或者喜欢把工作环境收拾得井井有条的开发者。它能保存你当前打开的文件、布局甚至是窗口位置，等下次打开直接恢复，省了不少事。会话保存用saveSession，加载用loadSession，逻辑蛮简单，响应也快。比如你做两个不同方向的项目，切换时直接一键恢复，不用手动开关十几个文件，舒服。像那种项目文件一堆的，配合它的文件集管理功能，用起来省心。不止能保存文件，还能记录每个文件是怎么摆的。布局控也别错过，它支持定制窗口排布，支持并排、堆叠、独立窗口等，搭配上工作流用着还挺爽。目录下的+editorLayou
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2025-07-05
iResNet信道建模代码
信道模型的 MATLAB 代码资源里，iResNet 的实现还是挺不错的。由 Zhengfa Liang 在 CVPR 2018 发表的那篇论文的代码直接拿来用就行，虽然是基于 Caffe 的，但结构清晰，改动范围也不大。如果你习惯用 MATLAB 建模信道效果，这套代码比较适合做特征学习和一致性。
依赖方面呢，需要搭好Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0 + CUDNN 5.1的环境，用 Caffe 编译一遍，命令也挺常规：make clean、make all -j 12、make tools，速度还行。
里面的feature constancy策略在立体匹配和视差估计上有点意思
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2025-07-05
awesome_segmentation语义分割实现合集
matlab 分时代码里，awesome_segmentation算是挺有料的一个。你要找语义分割的参考代码、想看看论文、甚至撸个模型上手跑跑，这套资源都能派上用场。实现是基于Caffe的，但还贴心地给了像PyTorch、TensorFlow这些流行框架的入口，迁移起来不难。
结构上是典型的U-Net 风格，收缩+扩张路径那套，专门为少样本图像分割场景优化过。重点是，它靠数据增强硬生生把小样本效果拉了上去。训练快，推理也快，512x512图像只要一秒内就搞定，部署上没太大压力。
实测在 ISBI 挑战赛上表现还挺能打，尤其是在神经元结构的分割任务中，准确率吊打老派的滑窗卷积方法。那套比赛训练集
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2025-07-05
Correlation_elimination Matlab相关性消除转换方法
多变量数据时，变量之间老是互相有点牵扯？Correlation_elimination的相关性消除方法挺适合拿来试试。思路不复杂，就是把原始的相关变量转换成一组互不相关的新变量，结构还挺清爽的，用Matlab实现也方便。
多变量观测值输入进去，输出的是Y（不相关的新数据）和CovY（协方差矩阵），用起来就一个函数调用：
[Y, CovY] = Correlation_elimination(X)
像你在搞Poisson或Weibull分布的数据模拟，就合适。比如用NORTA生成相关性数据后，可以直接转换：
corrZ = [1 0.5; 0.5 1];
Z = mvnrnd([0 0], co
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2025-07-05
MATLAB实现BiLSTM-AdaBoost多输入单输出回归预测模型
双向 LSTM 加 AdaBoost 的组合，用在回归预测上还挺有意思的。这个资源是用 MATLAB 写的，流程比较完整，从数据、模型构建到训练评估一步步走得蛮细。数据是多输入单输出，挺适合拿来做时间序列的，比如你想预测股票、气温这类带时间顺序的变量，用这个模型思路基本能打。
模型核心是BiLSTM-AdaBoost，前面用BiLSTM挖掘序列特征，后面加AdaBoost提升回归效果。你可以理解成前面是负责“看懂趋势”，后面是负责“修正误差”。训练过程里的参数调节和可视化部分也写得还不错，尤其对新手来说挺友好。
它还带了完整的.mat数据和源代码，不用自己折腾数据生成。而且注释比较清晰，能直接
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2025-07-05
MATLAB汽车框定图像检测项目
基于 MATLAB 的汽车框定项目，识别准确率挺高，运行也比较稳定。用的是图像结合深度学习的思路，像颜色提取、边缘检测这些基本操作都有，代码也清晰，适合拿来做毕业设计或者快速验证思路。
汽车的外观特征做了提取，比如车身颜色、车型轮廓啥的，结合位置跟踪，能比较稳地锁定车的位置。不用高配的机器，运行起来也比较流畅，调试方便。
里面的代码逻辑蛮清楚的，用 MATLAB 写的，如果你平时搞图像项目比较多，这套资源拿来做参考还挺有价值的。是涉及到目标检测和图像分割的部分，用得是一些通用的套路，容易上手。
像你要是做交通管理或自动驾驶方向的项目，这套代码可以拿来改一改直接用，支持实时检测，效果也还不错。如
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2025-07-05