液滴检测脚本转换及动态自组装项目的MATLAB代码

由健康影响研究所资助的GBD-MAPS-Global项目是由圣路易斯华盛顿大学、不列颠哥伦比亚大学和加拿大大学的研究人员合作开展的全球性研究。该项目扩展了之前在印度和中国进行的研究，采用集成建模方法识别环境中PM2.5污染的主要来源，并对全球204个国家和地区的健康影响进行了量化分析。详细的分析和结果见相关手稿。

libsvm matlab代码支持道路和物体检测，依赖于dpm、libsvm和spsstereo（CV工具箱可选）。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构：./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh（设置CALIB_DIR为data_x/.../calib）、filter_car_data.sh（设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2）、spsstereo_process.sh（左右图像目录设置）。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云，输出带有2D框表示的3D框的2D图像，以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。

MATLAB中FDA项目通过分析飞行数据参数，及早发现发电机故障。该项目依赖MATLAB预测性维护、并行计算以及统计与机器学习工具箱。数据每天按日期分组，并以倒序编号命名CSV文件。关键参数包括入口温度（INLET TEMP，单位摄氏度）、出口温度（OUTLET TEMP，单位摄氏度）、发电频率（GENFREQ，单位Hz）和发电电压（GEN VOLTAGE）。

贝岭百丽活动项目的Matlab代码Belle-Events-project

P3项目爬虫代码MATLAB编写，奥尔堡大学367 ROB3小组在操纵环境第三学期项目中使用的数学模型和编程文件。代码文件夹包含了用于Crust Crawler和Myo Band编程的cpp和头文件，建模文件夹则包含了用于正向和反向运动学以及动力学的MATLAB脚本。

ParticleDiscoveryLab提供基于MATLAB的项目，用于下载登录代码。该实验室的目标是通过使用CMSOpenData提供的数据资源，为本科中级实验室练习提供补充。学生和教师可以使用MATLAB和Python解决方案进行学习，无需ROOT或开放数据虚拟机。实验涵盖从未知粒子X的初始状态到其2μs衰变的重构，并包括使用直方图计算其质量，学习拟合技术及背景贡献的消除。通过数据分析和不确定性传播概念，学生可确定其发现的粒子特性（质量和宽度），并与已知特性进行对比。DoubleMuParked数据集提供了基于Web的事件交互式研究工具，以便学生在笔记本电脑上进行快速操作。

数据转换项目的开发生命周期与其他应用系统类似，主要包括计划、分析、需求、开发、测试和实施阶段。在分析阶段，重点是对源和目标系统的数据结构进行详细分析。需求阶段则包括加载少量数据以验证假设的正确性。与应用系统不同的是，数据转换项目中通常不包含支持阶段，除非需要在后续阶段加载更多数据或进行系统合并。

此项目汇总了我在 FIT BUT 学士和硕士课程中收集的 MATLAB 加密代码。其中，大多数项目用 C 和 Python 实现，但也有用 C++、C#、Java、PHP、JavaScript、汇编语言、VHDL、Prolog 和 Haskell 实现的项目。部分项目的文档编制使用了 LaTeX。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的EXE文件中。 工具- crop.py：裁剪图像为不同尺寸。- down.py：对图像进行降采样。- norm.py：实现面部检测与对齐功能。 以上内容为面部图像超分辨率的基本工具和代码示例，适用于深度学习和图像处理的相关研究。