MATLAB超材料光子晶体传输光谱模型

matlab开发-光子晶体中光子模式密度。1d phc中允许的光子模式总密度；由两个均匀层组成的单元。

MATLAB 通过串口与 Arduino 通信的示例代码，使用 74HC595 移位寄存器通过 Arduino SPI 接口控制 LED 阵列，避免串口冲突。

超材料数学元材料系统实验系统用于测量超材料的透射和反射系数（S参数）。该系统包括用于测量的Keysight网络分析仪。由Arduino单元控制的修改后的CNC机床用于移动超材料，以便沿轴进行测量。该存储库详细介绍了系统的编程方面。入门部分将引导您进行首次测量。关于系统的部分将指导添加更多功能或调试所需的详细信息。您可以通过单击文件窗口右上角的“代码”，然后单击“下载Zip”来下载整个存储库。测量S参数使用网络分析仪GUI，首先连接您的电路板以进行S参数测量。执行S11参数的测量，使用网络分析仪GUI测试系统。通过程序“网络分析仪”，您可以执行简单的测量。为了执行测量，请启动程序“网络分析仪”，选择仪器并按“运行”。点击“电源” -> “射频电源” -> “打开”。您可以使用“扫描”更改采样点的数量，使用“频率”更改频率范围，选择“迹线”，然后按“迹线1”添加新的迹线。使用“测量”选择S11参数。现在，您应该可以看到您的数据了。请注意，单击“预设”也将

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

这是用于高光谱超分辨率中耦合结构矩阵分解的混合不精确块坐标下降（HiBCD）Matlab代码，已在IEEE信号处理事务中发表。在半真实数据集实验中，您可以在提供的链接下载真实HS图像，并运行相应脚本以获取数据矩阵。合成数据集实验也包含在内，参考了吴瑞元、开海Wai和马永健的研究。专注于高光谱超分辨率（HSR）中的耦合结构矩阵。

MATLAB分层大气辐射传输模型运行指南。该代码从MATLAB或Octave运行DISORT，用于执行大气的辐射传输计算，包括吸收和散射。输入包括气态光学深度、大气参数和云特性。使用DISORT 2.0 Beta进行辐射传输计算。此代码正在进行改进，欢迎提供反馈。安装说明包括将文件复制到目录中，并根据需要修改makefile以使用gfortan编译器。运行“ make”以编译disort_driver_mat。在MATLAB中，可以使用sample_run.m文件进行测试。

蓝牙通信链路Simulink模型，可传输 HV1、HV2 或 HV3 语音数据包。模型包括波形文件输入/输出、CVSD 语音编码、HEC、FEC、成帧、GFSK 调制、跳频和 802.11b 干扰源。

蒙特卡洛eXtreme（MCX） - CUDA版作者：方千千（neu.edu的q.fang）许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3）版本：1.8（v2020，狂暴费米子）网站：[官方网站链接] MCX v2020代表着快速、通用且功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器的开发新里程碑。它在功能和稳定性方面进行了大量改进。以下是版本更新的主要新增功能： 内置基准，帮助新用户更轻松地测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件，方便数据共享 支持使用二进制量数据，并将模拟结果导出为JSON格式 完全适配MCXStudio / MCX / MMC等平台 MCX为研究人员提供了一个高效且易于使用的工具，广泛应用于光子学、医学成像等领域。

去自由基算法Matlab代码SpecSeg：慢性钙成像数据集中基于跨谱功率的神经元和神经突分割这个Github包含“ SpecSeg”，这是一个开放源码的钙成像处理工具箱，用于检测钙成像数据集中的感兴趣区域（ROI）。ROI分割基于频率范围内的互谱功率，并已针对各种神经元隔室（细胞体，树突，轴突）和成像技术（慢性玻璃窗，GRIN透镜，1P，2P）进行了测试和优化。SpecSeg工具箱包含用户友好的图形界面，可检测、调整ROI并可视化其活动轨迹。该管道包括从SpectralSegmentation下的代码，以将运动校正应用于SBX文件。为了执行运动校正，请从SpectralSegmentation下载代码并将其添加到Matlab路径中。可以使用代码在荧光迹线上进行峰值估计。MLspike需要工具箱。将MLspike和brick文件夹添加到Matlab路径。这是荷兰神经科学研究所（NIN）的Leveltlab使用的管道。可以使用脚本轻松手动执行每个步骤中的管道，或通过脚本自动运行管道以处理请求的多个文件，直到RoiManagerGUI需要手动输入。为何选择光谱分割工具箱