MATLAB集成C++代码

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。

2018年[WAFR 2018，共同第一作者]，我成功地将信号时态逻辑（STL）与Hamilton-Jacobi可达性（HJ-Reachability）相结合，以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间，我专注于此项目的研发，并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近，我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器，取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息，请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中，我应用非线性轨迹优化技术，成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。

本指南详细介绍了如何在FPGA（现场可编程门阵列）设备上集成Matlab编写的C代码，涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库，开发者能够更高效地利用FPGA器件，同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外，本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF，以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。

Matlab集成的C代码PulseqDiffusion：利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像（DWI）在多种临床应用中具有重要意义，如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择，但出于研究目的，目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion，这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像（EPI）的开发工具，使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证：（i）在体外模型中测量表观扩散系数，（ii）在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）图。我们提供了Matlab中的基本重建软件，用于从原始k空间数据生成图像。在Example_Data文件夹中，提供了在哥伦比亚大学获取的示例数据，包括虚拟数据（3个方向，5个b值，3个切片）、体内数据（12个方向，1个b值，20个切片）和其他方向（3个b值，20个切片）。后续可以使用免费的后处理工具对图像进行处理，生成定量扩散图。软件包中还包含了使用图像分析软件的示例代码。

Matlab集成的C代码VCP库，关于没有计算机环境，无法完成偏微分方程（PDE）解的计算机辅助存在证明的实现。然而，需要各种技术来估计在所有计算中出现的误差。关于PDE解的存在的计算机辅助证明需要数值精度和合理的计算时间。为此，引入了PDE验证计算（VCP）库作为用于PDE解决方案的计算机辅助存在证明的软件库。VCP库是由第一作者使用C++编程语言开发的。VCP库的矩阵类的一个功能是可以与基于策略的设计集成，例如，采用英特尔:registered:MKL的双数据类型进行高速近似计算，结合使用MPFR的高精度近似计算。此外，由于VCP库具有可扩展性，因此可以承受PDE的计算机辅助证明。VCP库包括矩阵类、牛顿法课程、Legendre基类（用于椭圆形PDE）、傅里叶级数类（用于延迟ODE）、Gauss-Legendre方法和隐式Runge-Kutta方法（用于ODE和抛物线PDE）。我们要求在VCP库中使用的库包括多精度浮点数库，这是用C++编程语言编写的具有保证精度的数值验证库。

这是一个优质资源，欢迎C++爱好者下载。资源包含详细的高级C++作业代码示例，同时提供作者的联系方式，欢迎交流讨论。

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift，用于进行聚类。要使用该类，需要提供要使用的内核函数和内核带宽，然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。

这是一个精选的C/C++框架、库和资源清单，帮助您使用MATLAB代码来开发游戏。它包括STL标准库，核心语言编写的类和函数集合，以及与POSIX系统兼容的C标准库规范。