基于矩量法的细线电荷分布MATLAB实现

该代码利用矩量法分析二维矩形相控阵，评估其在不同扫描角度下的输入阻抗。除了激励电压外，代码还返回阻抗矩阵，包含每个元素的输入阻抗信息。此代码支持任意数量的元素，并允许非等间距分布。用户需提供相控阵尺寸、偶极子长度及半径。

本实现利用 MATLAB 计算由 Hu 提出的 7 个矩。该实现提供了便捷且准确的方法，可用于图像处理、模式识别等广泛应用中。

这段代码提供了一个使用最大熵法进行图像分割的Matlab实现方案。 核心功能： 计算图像直方图，为最大熵分割提供数据基础。 迭代优化熵值，寻找最佳分割阈值，将图像分为前景和背景。 输出分割后的二值图像，清晰展示分割结果。 代码优势： 结构清晰，注释完整，易于理解和修改。 算法实现高效，能够快速得到分割结果。 可作为图像处理学习和研究的参考。

最大类间方差法（Otsu法）是1979年由N.Otsu提出的一种动态阈值方法，其核心思想是利用图像的灰度直方图，在目标和背景的方差最大化基础上动态确定图像的分割阈值。利用Matlab对该方法进行了仿真实现。

P = -1:0.1:1，T = [-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]，建立了采用附加动量法的BP神经网络模型，结合matlab实现的方法进行了详细探讨。

介绍了Matlab实现细化法的源代码及其应用。

这篇文章讨论了如何使用Matlab实现牛顿法，重点在于高准确性和代码易理解性，可快速执行。

这是一个简单的基于网格法的人脸识别算法，使用matlab编写。

本代码实现了基于SVM的留一法实验，作为论文《基于旋转模式的移动设备佩戴位置识别方法》的实验部分。该代码为需要进行相关实验的同学提供参考，具体的算法细节请参考原文。此代码使用的数据集为PAMAP2_Dataset，数据处理脚本和特征提取方法分别为dataprocess_f和feature1_f，其中feature1_f用于计算频谱矩心和频谱滚降，feature2_f用于计算系列特征。实验部分通过svm_f实现，每次使用7个测试者的数据作为训练集，剩余1个测试者的数据作为测试集，采用留一法进行实验。实验结果会生成txt格式的文件。使用时，请将原始数据拷贝至件夹，运行dataprocess生成特征文件，之后运行test脚本开始实验。 文件说明：- lib文件夹：包含svmlib工具库，需加入Matlab路径。- dataprocess_f：原始数据处理脚本，包含特征提取功能。- feature1_f、feature2_f：计算频谱特征和系列特征。- svm_f：执行实验功能，每次进行留一法实验。 使用步骤：1. 拷贝原始数据至件夹。2. 运行dataprocess生成特征值，并保存为txt文件。3. 运行test开始实验，结果保存在txt文件中。 作者：李诗琦Email: [填写作者Email]