提供了用Matlab实现边缘检测的完整源代码，包括常见的边缘检测算法：Roberts算子、Prewitt算子、LOG（拉普拉斯高斯）算法以及Canny边缘检测器。以下是每个算法的实现代码： 1. Roberts算子边缘检测 I = imread('image.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); [Gx, Gy] = imgradientxy(I_gray, 'Roberts'); edge_roberts = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2); imshow(edge_roberts); 2. Prewitt算子边缘检测 [Gx, Gy] = imgradientxy(I_gray, 'Prewitt'); edge_prewitt = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2); imshow(edge_prewitt); 3. LOG（拉普拉斯高斯）边缘检测 edge_log = edge(I_gray, 'log'); imshow(edge_log); 4. Canny边缘检测 edge_canny = edge(I_gray, 'Canny'); imshow(edge_canny); 这些代码示例展示了如何使用Matlab实现多种常见的边缘检测技术，帮助您快速应用于图像处理任务。

Due to the increasing use of power electronic devices in power regulation, the quality of power systems has been deteriorating. As a solution, passive shunt filters are used to suppress harmonics in these systems. This is achieved through a Simulink model design and implementation, where the passive harmonic filter effectively mitigates the effects of harmonics in the power system.

MATLAB语言精要及动态仿真工具S_10203339，pdg格式

该模型展示了如何使用PID控制器来实现温度控制的模拟。通过比例、积分和微分控制策略，调节温度的变化，实现系统的稳定性和响应速度优化。此模拟有助于深入了解PID控制器在实际应用中的作用，提升温控系统的精度和效率。

本项目包含用于带深度学习的监控视频中的人体分割的官方培训和测试代码（多媒体工具和应用程序，2020年）。请参阅技术细节，视频演示已提供。该实现基于MATLAB R2018a构建，因此需要安装深度学习工具箱。请注意，本教程假定您的根文件夹为/human-segmentation/，如使用其他目录，请相应修改命令。 文件结构 您的文件结构应如下所示：/human-segmentation/dataset/imageDataset/train/test/val/pixelLabelDataset/train/test/val/myColorMap.mpixelLabelColorbar.mpreprocessImage.msemanticseg_newImage.mtestMySegnet.mtrainMySegnet.m 使用方法 运行trainMySegnet.m以训练网络，运行testMySegnet.m以进行测试。

Energy Control Problem Code in MATLAB: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) for HVAC Systems This repository contains the dataset we collected for HVAC energy disaggregation, as well as the source code and demonstrations from our paper in IEEE Transactions on Power Systems. To the best of our knowledge, this is the first dataset collected for studying Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) applied to Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems. Energy disaggregation or Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) addresses the problem of extracting device-level energy consumption information by monitoring the aggregated signal at a single measurement point, without the need to install meters on each individual device. This can be framed as a source separation problem where the aggregated signal is represented as a linear combination of the basic vectors in a matrix factorization framework. In this work, we utilize machine learning to predict the energy consumption pattern of each device over the course of a day. The project is part of our collaboration with [institution name]. Prerequisites: MATLAB R2015a Datasets (Temporarily unavailable. Will be available once the required permissions are granted. Apologies for the inconvenience!) Experiments We designed two different experiments to evaluate our proposed algorithm. The first experiment disaggregates the energy of the entire household into the energy consumption of all devices within the home.

该存储库包含我们题为“用于从整个幻灯片图像中提取格里森组织并分级前列腺癌的扩张式残留分层分割框架”的论文的实现。拟议框架的框图所提出的框架是使用TensorFlow 2.3.1和Keras API与Python 3.7.8开发的。此外，一些预处理步骤和结果汇编也通过MATLAB R2020a执行。下面显示了安装和运行代码的详细步骤： 安装 要运行代码库，需要以下库。虽然该框架是使用Anaconda开发的，但它应该与其他平台兼容。- TensorFlow 2.3.1- Keras 2.3.1- OpenCV 4.4.0- tqdm- Matplotlib 另外，我们还提供了一个yml文件，其中包含所有这些软件包。 数据集 请下载所需的数据集，并按照以下提到的层次结构来训练和测试建议的框架： ├── trainingDataset │ ├── train_images │ │ └── tr_image_1.png │ │ └── tr_image_2.png

将对jiaopu.mmatlab文件进行详细分析与应用探讨，帮助读者更好地理解和使用该文件。jiaopu.mmatlab文件通常用于存储MATLAB脚本或函数，具有高度的可操作性和灵活性。通过本篇文章，读者将能够清楚地掌握如何利用该文件进行数据处理、计算分析等工作。具体而言，文件中包括了多个MATLAB函数以及一些自定义的脚本，它们可以在数据建模、仿真和算法优化等方面提供支持。

Matlab有限元网格化源程序-huniform.m MIT研究人员编写的论文，提供了一种简单的有限元网格化方法。虽然该方法可行，但理解起来可能略显复杂。希望此内容能帮助需要的人。 简单介绍： function [p,t]=distmesh2d 该网格化函数的输出包括： 节点位置 p：这是一个 N×2 数组，包含了每个节点的 x 和 y 坐标。 三角形索引 t：每一行表示一个三角形，通过 3 个整数值指定该三角形的节点编号。 输入参数如下： 几何形状：通过距离函数 fd 给出。此函数返回每个节点位置 p 到最接近边界的有符号距离。 期望的边长函数：通过函数 fh 给出，返回每个输入点的元素大小 h。 初始分布的节点间距 h0：对于均匀网格（即常量），最终网格的元素大小通常会略大于此输入值。 区域的边界框：一个数组 bbox = [xmin, ymin; xmax, ymax]。 固定节点位置：由数组 p 给出。 通过该函数，用户可以生成适用于二维问题的有限元网格。

本系统基于MATLAB/Simulink平台，建立了一个风光柴储混合发电的管理系统。该模型能够实现基本的混合发电管理策略，包括对风能、光伏能、柴油发电机和储能设备的协同控制与优化管理，以确保系统在不同负荷和气象条件下的稳定运行。该仿真模型具有较高的灵活性和可扩展性，用户可根据实际需求进行调整和优化。