Matlab 脉冲压缩代码 astrocomb_pulse

这段代码提供了基于Matlab的雷达成像处理的基本知识，涵盖了线性调频信号的脉冲压缩仿真。包括原始信号匹配滤波和驻留相位法匹配滤波，以及最后的加窗程序。

介绍了基于MATLAB的线性调频（LFM）脉冲压缩雷达仿真程序，详细分析了其原理和实现步骤。LFM脉冲压缩雷达技术在信号处理中具有重要应用，通过MATLAB程序模拟可以有效验证其性能。

在DSP上实现线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD），并将结果与MATLAB上的结果进行误差仿真。

pulse-superboot.zip文件提供了一个简单的工具包。

This document provides data and code for analyzing and generating graphs related to the E. coli pulse/saturation project. The provided MATLAB and Python codes are designed for pulse feeding analysis and were written in MATLAB R2015b. If you use any of the data or code, please cite the following pape

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

此存储库提供了MATLAB编写的差分脉冲编码调制（DPCM）的图像压缩示例代码。

下载所有文件后，在Matlab中运行.mlapp文件即可执行该代码。线性预测编码将人类语音建模为过去样本的线性函数。通过MATLAB App创建了用户界面。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。