LaserDiode_Threshol​dGainTMM 各种腔体阈值增益的计算-matlab开发

每个子函数都可以独立运行，但推荐使用顶级函数compressible.m以确保格式一致性。该函数解决与等熵可压缩流相关的关系、法向激波关系、具有热增加和摩擦的等熵流、Prandtl-Meyer函数、马赫角的解以及斜激波的Theta-Beta-Mach关系。它适用于任何输入值和任何比热比γ值。此外，函数还能处理输入向量，并以相同形状返回结果。compressible.m有三种使用方式：1. 如果未指定输入或输出，运行GUI，用户选择表和输入类型以及γ值，GUI将结果显示在集成图表中。2. 如果有输入但无输出，函数将在工作区中打印结果，适用于查找参考值或家庭作业。3. 如果需要内部计算，可同时指定输入和输出。

此文件夹包含各种分布的拟合函数集合。例如，如果需要拟合具有均值“u”和方差“sig”^2的正态分布（'gaussian'），可以使用样本= randn(1,10000)*sig + u。文件夹内容包括最大似然估计量、最小二乘估计量、用于估计多元高斯分布（混合高斯）的EM算法，以及用于测试EM算法的样本创建文件夹。每个分布还配有参数图的绘制工具。

matlab开发-阈值化概念。通过分析图像直方图，确定将灰度图像转换为二值图像的最佳阈值。

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。

介绍了在MATLAB开发环境中，如何计算函数在所选窗口跨度下时间序列之间的窗口交叉相似度阈值。它涵盖了原始分辨率记录和聚合后的高时间分辨率记录之间的相关性。

在Matlab开发中，探索了使用余数作为阈值的单阈值化技术。这种方法利用余数来精确控制阈值，从而优化了数据处理过程。余数阈值化技术在信号处理和图像处理中具有广泛的应用，能够有效地提高算法的精度和效率。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

在Matlab开发中实现边缘检测时，可以通过调整滑块来优化阈值设置，从而更精确地捕捉图像中的边缘信息。

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。