Matlab库用于石墨烯中的社区检测

这个存储库包含了用于在（社交）网络中通过近似导数查找社区的Matlab代码。

MATLAB中的置换测试（也称为随机测试）用于评估两个样本之间的均值差异。此测试支持单尾和双尾检验，提供p值、观察到的差异和效应大小（Hedges g）。用户可以选择使用直方图可视化结果，并进行精确测试，考虑所有可能的排列。

MATLAB熵编码社区检测代码的介绍，这个存储库收集并重新构建了多个重叠的社区检测算法。主要包括算法的调查、实现、图形输入基准、子模块和脚本。灵感来自于JetBrains的建议，该项目专注于C++、Python和Java的CLion、PyCharm和IntelliJ。该存储库包含了一些独特的社区检测算法，供感兴趣的人进行探索和调查。生成了LFR基准的五种图形，详细说明了图的构建和成功的过程，虽然未使用真实数据集的某些文件。新的可下载链接提供了有用的资源。算法都有各自的ReadMe.md文件，简要介绍了算法的信息和当前的重构状态。根据Che等人2013年的调查论文提取了类别信息。所有的C++项目使用CMake构建，Java项目使用Maven构建，Python项目的构建方式未指定。算法类别之间存在语言依赖关系。

matlab图像叠加代码image_segmentation用于检测不同尺度裂缝。这些图像是在国家航空大学（乌克兰）进行金属样品疲劳测试时捕获的，每隔一定时间拍摄一次样品。每个测试的结果是一系列图像，显示裂缝逐渐扩展。每幅图像经过预处理，突出显示裂缝的动态变化。经过预处理后的初始图像和示例图像（放大至裂缝区域）从不同样品中合并为单个数据集。每个图像都有一个用matlab代码创建的遮罩，简化了在图像上绘制的过程。使用这些数据集训练了UNet模型，定制了特定任务的损失函数。由于裂缝相对于图像大小（1080x768）较小，遮罩中的0像素比1像素多得多。传统的损失加权方法可能会忽略小裂缝，因此通过每个图像示例的专门减肥处理来训练模型（选择与1相等的前景大小）。训练的每个迭代中，算法会比较模板中0像素和1像素的数量，并根据比例调整损失权重。验证图像显示了模型的输出结果。

石墨聚合体的Matlab开发涵盖了凝胶盒。与传统算法如k均值、谱聚类和关联相比，它提供了更优的选择。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。

Sobel边缘检测算法是数字图像处理中常用的一种技术，通过计算图像中像素点的梯度来识别边缘。该算法在MATLAB中广泛应用，能够有效地提取图像中的边界信息。使用MATLAB进行Sobel边缘检测，可以快速准确地分析图像中的细节和边缘结构。

在医学图像中，检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如，在甲状腺超声图像中，周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的，但背景干扰可能导致误判。因此，本项目提出了一种结合两种技术的方法，以有效识别和提取这些区域，减少手动处理的时间和误差。