Color Scatter Plot Simulating 2D Probability Distributions in MATLAB

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optional inputs:- Centers: A c×d matrix representing the c cluster centers. If not provided, the function will compute them.- Colors: A c×3 matrix generated using the hsv command, where the number of colors must be at least equal to the number of clusters. The function uses plot or plot3 for visualizing the clusters in 2D or 3D, respectively. Note: This function has been tested only on MATLAB version 2008a on Windows but should work for all versions.

这段代码专为研究React时间分布中存在的多种条件和主题而设计，可生成简单的分位数概率图或带有叠加散点图的版本。通过此代码，您可以轻松绘制反向或单独错误绘图。更多详情，请访问作者的个人网站。

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

DFT的matlab源代码标题日期作者使用FFT测试DEM中的高频噪声2017年1月本·普林顿（purinton@uni-potsdam.de）代码迁移到PYTHON :) 注意：截至2020年5月，此分析已迁移到Python：如果要使用MATLAB TM，请继续下面的操作。使用2D DFT进行DEM噪声分析的Matlab代码。该MATLAB TM函数用于栅格化地形数据（DEM）的频谱分析，以分析高频，低波长噪声，如以下所示： Purinton，B.，and Bookhagen，B .:验证中部安第斯高原南部的数字高程模型（DEM）和地貌指标，《地球表面动力学》，2017年。）运行它在分析之前，用户必须下载并设置一些必需功能的路径： T. Perron的2DSpecTools软件包可用。有关此光谱分析程序的背景以及引起该分析的论文，请参见：Perron，JT，Kirchner，JW和Dietrich，WE：景观中特征空间尺度和非分形结构的光谱特征，地球物理研究杂志，113，2008年。 W.Schwangh

这款 Matlab 工具助力模拟 2D 桁架结构，计算并呈现关键结果，例如节点位移和杆件受力。

在matlab开发中，采用2D相关技术进行形状识别。系统通过网络摄像机获取输入图像进行处理。

图像的空间滤波是指直接对像素进行操作的一种处理方法。这一过程包括通过移动滤波器掩码从一个像素点到另一个像素点来实现。在每个像素点 (x,y)，滤波器根据预定义的关系计算响应。空间滤波主要分为线性和非线性两种类型。通过MATLAB，我们可以实现对2D图像的各种空间滤波操作，从而提高图像质量和特定目标的分析能力。

javaTable: This straightforward function allows you to display a 2D cell array of strings in a Java JTable, resembling a spreadsheet with scrollbars. By simply passing in the cell array, column names, and table name, a new Java window pops up to display the data, making it easier to view and interact with large datasets in a structured layout. With javaTable, users can effortlessly bring data organization into MATLAB with a simple call to a function, leveraging the Java JTable's structured and scrollable interface for a seamless data display.