提出了使用MATLAB、Simulink、Simscape、SimElectronics和SimMechanics进行多物理场建模的建议,并详细描述了控制X线性轴的验证模型。包含了可利用和可修改的“ControlX_MATLAB_2015b”模型文件,以及对实验结果与模型比较的详细评估,揭示了真实模型与仿真模型之间的差异。在运行仿真之前,请确保将“ControlX_Matlab_2015b”文件夹放置在MATLAB路径中。
MATLAB 2015b多物理建模控制X线性轴的全面分析
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MatConvNet 深度学习工具箱安装教程
前言
为了跑一个光场重建的代码,不得不用这个 MatConvNet 工具箱,安装过程中碰到点问题,记录一下。
MatConvNet 是一个实现卷积神经网络(CNN)的 Matlab 工具箱,主要应用于计算机视觉。
环境要求
操作系统: Win7 64bit
Matlab 版本: Matlab 2015b
Visual Studio 版本: Visual Studio 2015
安装过程
1. 安装 Matlab 2015b
安装过程较为简单,按网上的教程进行即可。建议以管理员身份运行 Matlab。
2. 安装 Visual Studio 2015
安装 Visual Studio 2015 时,确保包含 C++ 开发工具,这对于编译 MatConvNet 至关重要。
3. 安装 MatConvNet
下载 MatConvNet 的源码,解压到指定目录,进入 Matlab,切换到解压目录,执行以下命令进行编译:
vl_compilenn
常见问题
问题: 编译时出现错误,缺少依赖。
解决方案: 请确保已安装所需的 Visual Studio 版本,并且安装了所有相关的 C++ 工具。
结束语
完成以上步骤后,您就能在 Matlab 中使用 MatConvNet 进行深度学习实验了。
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axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax])
通过设置 xmin、xmax、ymin 和 ymax 参数,您可以精确定义 x 轴和 y 轴的显示范围。对于三维图形,还可以使用 zmin 和 zmax 控制 z 轴的范围。
除了基本用法,axis 还提供了多种便捷选项:
axis equal:确保 x 轴和 y 轴使用相同的刻度长度,使图形保持纵横比例一致。
axis square:创建一个正方形的绘图区域,适用于需要强调图形对称性的场景。
axis auto:将坐标轴范围设置为默认值,通常根据当前数据范围自动调整。
axis off:隐藏坐标轴,适用于仅关注数据本身的图形。
axis on:显示坐标轴,这是默认设置。
通过灵活运用 axis 函数,您可以轻松调整 MATLAB 图形的坐标轴,使其清晰地呈现数据信息。
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第 1 部分:http://www.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-racing-lounge-modeling-physical-components-part-1-mathematical-models-101501.html
第 2 部分:http://www.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-racing-lounge-modeling-physical-components-part-2-data-driven-concepts-102136.html
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