MATLAB代码评估结构爆炸载荷

Matlab 图片叠加代码用于评估二进制和多标签视频对象分割算法的准确性。我们提供了一个评估视频对象细分的代码，其中包括多标签评估方案。我们使用匈牙利算法来优化视频序列中估计分段与地面真实分段的分配，确保整体分配的一致性。分割结果以橙色显示，与地面真实分割蒙版进行比对。精确度、召回率、F测度及交叉点 ∆-Object 用于评估分割准确性。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

本项目提供了视频图MATLAB代码，用于分层场景分析（HSA）的基准测试。这些代码和数据用于在具有分层地面真实性的Shore数据集上评估gPb-UCM算法的效果。要使用您自己的分割算法进行评估，请替换datasets/shore/ucm/中的文件，并在benchmark/correspond/目录中运行build.m。运行run_bench_batch.m以执行基准测试，并使用combine_bench.m进行结果汇总。

此代码存储库包含用于进行BKT分析的Matlab代码，结合对可汗学院数据的观察，这些数据与“评估教育视频”文章中使用的数据格式相同。要运行分析，请从data_pipeline目录运行sample_pipeline.sh脚本，该脚本负责从原始日志格式解析日志并构建和训练BKT模型。要查看训练模型或结果，请在data_pipeline/analysis目录中启动Matlab并加载results.mat文件。该代码包括两个主要部分：第一个部分位于data_pipeline/scripts目录中，是用Python编写的预处理脚本，用于将原始数据转换为更易于使用的格式；第二个部分位于data_pipeline/analysis目录中，是Matlab代码，用于实际运行BKT模型的训练和测试。

MATLAB提供了用于计算蒸气云爆炸半径的VEC模型。

图像质量评估方法Matlab-MyLib是作者在进行图像和视频质量评估（I/VQA）实验时经常使用的函数集合，其中部分函数为手工实现，其他部分来源于已发表的论文（已标明引用）。该库持续更新，包含了多种方法如MSCN归一化方法（来源于Mittal等人的研究）和SDSP显着性方法（来源于Lin Zhang的算法）。

这段代码用于计算两幅图像的PSNR、SSIM和AMBE。

在本项目中，我实现了一个基于MATLAB的谐波代码生成工具，并结合Ambisonic Decoder Toolbox (ADT)的Python实现进行评估。这是一项正在进行中的工作，使用时请注意风险。主要目标之一是为所有模块添加单元测试，以确保代码的正确性。在某些情况下，例如real_spherical_harmonics.py，单元测试的代码量甚至超过了实际实现。 该项目包括两个主要部分： 解码器生成：生成Ambisonic解码器。 MATLAB ADT生成的解码器评估图：通过将MATLAB ADT运行的结果保存为json格式的“SCMD”文件，并使用Python脚本（例如run_brh_spring2017.m）绘制性能图，展示解码器的表现。可以使用rErV.py生成3D扬声器布局图，使用plotly_image.py生成2D性能图。 代码已经在Python 3.8版本中测试运行，虽然应该也支持3.6及更高版本，因其使用了f字符串。核心代码还依赖于：NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等Python库。 注意事项：- 需要安装相关库。- 提供的示例脚本帮助你快速理解如何执行各项操作。

MATLAB精度检验代码 性能评估工具箱（PESTO） 简化对PESTO算法的性能分析。此代码与以下研究成果一起提供：[1] Taylor, Adrien B., Julien M. Hendrickx, and François Glineur. \"性能评估工具箱（PESTO）：一阶优化方法的自动最坏情况分析.\" 第56届IEEE决策与控制会议（CDC 2017）会议录。发布于2021年5月。 版本：2021年5月，作者和贡献者包含了以下核心工作： [2] Taylor, Adrien B., Julien M. Hendrickx, and François Glineur. \"平滑的强凸插值和精确的一阶方法的最坏情况分析.\" 数学编程 161.1-2 (2017): 307-345。 [3] Taylor, Adrien B., Julien M. Hendrickx, and François Glineur. \"用于复合凸优化的一阶方法的确切最坏情况性能.\" SIAM优化杂志 27.3 (2017): 1283-1313。 需要注意的是，最初使用半定性编程来获得最坏情况的保证的方法是...