Camera Calibration Using Tsai Method in MATLAB

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

本方法采用平移变换进行信号去噪，有效消除Gibbs效应。通过MATLAB编写，提高信号处理的质量和效率。

MatCal: Radiocarbon (14C) Age Calibration Using Bayesian Statistics MatCal是一个基于贝叶斯统计量的工具，校准放射性碳（14C）年龄，并生成高质量的校准图。用户可以选择各种校准曲线，包括最新版本的IntCal。该工具提供的校准输出可以是cal BP或BCE/CE（BC/AD），并允许指定油藏年龄（如果适用）。 功能特点 生成出版物质量的校准图，支持1 sigma（68.27%）和2 sigma（95.45%）校准的年龄概率。 使用最高后验密度计算校准年龄，并提供概率密度函数，适用于年龄建模需求。 支持多种校准曲线选择，包括最新的IntCal版本。 快速下载与使用指南 您可以通过以下网址直接下载MatCal： GitHub链接。单击“克隆或下载”，然后选择“下载ZIP”来获取文件。 注：下载并解压后，按照说明即可快速进行安装和使用。

在MATLAB中进行摄像头质心提取，并且将生成的图片保存在根目录下。

This resource demonstrates the use of Least Squares Method to fit a circle curve. The output includes the coordinates of the center and the radius of the fitted circle.

This program performs directional wave separation in a Discrete-Time Acoustic Pulse Reflectometry (APR) system, based on Louis et al.'s method (1993). The algorithm requires recordings from two microphones (pm1c and pm2c) positioned at axial intervals within the source tube. The microphone spacing (shift) represents the time samples needed for sound waves to travel between the two microphones. The outputs, pm2plus and pm2minus, represent forward and backward propagating waves at microphone 2 within the source tube. Key Reference: Louis, B.; Glass, G.; Kresen, B.; Fredberg, J. \"Airway Area by Acoustic Reflection: The Dual Microphone Technique,\" Journal of Biomechanical Engineering, 1993, 115, 278.

第一章设计要求 1.1 基本要求 （1）理解 FIR数字低通滤波器 的作用及应用领域，掌握 布莱克曼窗函数 法设计 FIR 数字低通滤波器的原理，并实现其在 Matlab 仿真中的应用。 （2）掌握 Matlab 的编程方法。 （3）通过 脚本编程或 SIMULINK 实现 FIR 数字 LPF；使用布莱克曼窗函数；参数设置为 M=11, n=[0:1:M-1]，Wc=0.2*pi。 （4）完成课程设计报告。 1.2 提高要求 （1）实现 Wc 和 M 可变的布莱克曼窗。 （2）使用设计出的滤波器，对声音信号加噪声后进行滤波，对比 滤波前后信号，并分别在时域和频域进行分析。

泊松方程的数值解（二维情况）采用有限差分法进行求解。

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。