Matlab运动捕捉GUI层次分析mocgui代码

操作简便，适合初学者使用。源代码包含手动输入判断矩阵A(n阶)，可计算特征向量和特征值，分析最大特征值及其对应向量；输出准则层特征向量w=，准则层最大特征根t=。矩阵一致性验证通过，如不通过请重新评分！方案层因素对准则层权重的成对比较阵需输入。

利用Matlab执行简单命令实现图像捕捉，方便快捷地截取所需图标。

QuPath是一款开源软件，专为整个载玻片图像分析和数字病理学设计。它由贝尔法斯特女王大学开发，提供了广泛的功能，包括注释、可视化工具、IHC和H＆E分析的工作流程，以及新算法如细胞分割和组织微阵列解阵列。QuPath支持交互式机器学习，适用于细胞和纹理分类，并具备基于对象的分层数据模型。这款软件易于扩展，支持脚本，可与MATLAB和ImageJ等工具集成，为研究人员提供生物图像分析的新工具。QuPath采用GPLv3许可，免费开放源代码。欲了解更多信息和下载安装QuPath版本，请访问相关网页。

在寻找了相当一段时间后，层次分析matlab代码被认为是未来极具潜力的技术之一。

本课程重新审视古典科学计算，从统计学习角度探索其应用。在新的计算范式中，微分方程、守恒定律和数据作为预测建模管道的补充代理发挥重要作用。课程探索现代机器学习作为统一计算工具的潜力，使人们能够从实验数据中学习模型、推断微分方程的解、融合模型层次结构信息以量化计算中的不确定性，并有效地优化复杂工程系统。涉及主题包括深度神经网络进行非线性回归/分类、高斯过程进行不确定性下的多保真度建模和计算、贝叶斯优化、卷积和递归神经网络、主成分分析进行模型简化、变体自动编码器和概率潜在变量模型。这些工具的有效性通过工程应用实例，如流体动力学、传热、设计优化和心血管流动建模得到证明。先修条件为基本微积分和线性代数（MATH 240或MATH 513或ENM 240）、基本统计和概率（MATH 430或ENM 321或ENM 503）。课堂上使用的软件包括MATLAB和Python，为科学计算提供支持。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

该GUI使用Matlab中的App Designer，提供中值滤波、准备数据和可视化分析的功能。

为了进行定量孪晶分析，从EBSD扫描重建的每个孪晶晶粒片段都需要具有孪晶类型、世代和母粒的特性（预缠绕）。对于小体积的双胞胎来说，这是一项微不足道的任务。然而，对于高度孪生或变形的扫描，该任务变得不那么重要。该项目的目的是利用开源工具集重新创建和改进对孪晶分析的描述，以基于孪晶分析的方法论为基础。选择MTEX是因为它在方向分析、EBSD和纹理方面具有广泛的高级工具集。需要注意的是，这需要使用Matlab才能运行提供的源代码。如果您使用此代码，请引用我们最近发表的关于Ti中的孪晶的论文。详情请参阅发布链接和DOI链接。示例和技术文档可供入门查阅。已知该源代码兼容于Matlab 2020b和MTEX版本5.4。

随着层次分析法的应用越来越广泛，Matlab程序成为其重要的实现工具。这份代码经过验证，确保您能顺利使用。