Morlet Wavelet MATLAB Code for Muse Project

MATLAB小波图像边缘检测源码，实现了利用小波对图像边缘检测。含实验报告。

MATLAB 寻峰代码 - ASE: 染色质变异项目的代码 该代码实现了MATLAB中进行寻峰的功能，主要用于处理染色质变异项目中的数据分析。通过此代码，可以自动化地识别和提取数据中的峰值，帮助进一步分析染色质变异。代码结构清晰，适用于各种数据集，并提供了可调的参数来优化峰值检测的精度和效果。 核心功能: 自动化峰值检测 支持多种数据格式 提供详细的调参功能 示例代码： % Peak detection example [peaks, locs] = findpeaks(data); % 处理结果 通过此功能，可以为复杂的染色质变异数据分析提供快速、可靠的处理手段。

The Euler formula can be utilized to calculate π in a variety of ways. Below is the MATLAB code implementing Euler’s series for approximating π: n = 1000000; % Number of iterations pi_estimate = 0; for k = 0:n-1 pi_estimate = pi_estimate + ((-1)^k)/(2*k+1); end pi_estimate = 4 * pi_estimate; display(pi_estimate); This code sums the infinite series based on Euler's formula to estimate the value of π. The accuracy of the result improves with more iterations. This is part of the Project Euler challenges, a collection of mathematical problems to be solved using programming. The open-source solutions for these challenges help enhance programming and mathematical skills.

This document provides data and code for analyzing and generating graphs related to the E. coli pulse/saturation project. The provided MATLAB and Python codes are designed for pulse feeding analysis and were written in MATLAB R2015b. If you use any of the data or code, please cite the following paper: Karthik Sekar, Roberto Rusconi, John T Sauls, Tobias Fuhrer, Elad Noor, Jen Nguyen, Vicente I Fernandez, Marieke F Buffing, Michael Berney, Suckjoon Jun, Roman Stocker, Uwe Sauer. Molecular Systems Biology, 2018; 14(11): e8623. Published on November 5, 2018. DOI: 10.15252/msb.20188623. The repository is divided into the following sections: Part 1 - Data and Analysis of Lag Time vs. Feeding FrequencyThis section contains all the OD data and code for the wild-type pulse experiments. The code generates the following graphs:- All OD vs. Time plots with linear threshold fitting.- Relationship between lag time, feeding rate, and linear growth rate.- Summary table for the total glucose needed for proliferation and feeding speed. Part 2 - Flow Cytometry

用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

影像融合，小波变换，基于MATLAB的实现方法，小波分解后用全色影像替代多光谱影像。

以下是Matlab中与小波变换相关的常用命令和函数，这些函数来自小波分析工具箱。共包括11部分内容，帮助你掌握小波变换在Matlab中的实现。 wavedec - 小波分解 waverec - 小波重构 dwt - 单层离散小波变换 idwt - 单层离散小波逆变换 wavelist - 显示所有可用的小波函数 wavedec2 - 二维小波分解 waverec2 - 二维小波重构 dwt2 - 二维离散小波变换 idwt2 - 二维离散小波逆变换 cwt - 连续小波变换 icwt - 连续小波逆变换 这些命令可以帮助你在Matlab中实现各种类型的小波变换，进行信号处理、数据压缩等应用。

本项目是自己做的设计，具有GUI界面，完美运行，适合小白及有能力的同学进阶学习。大家可以下载使用，整体有非常高的借鉴价值。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './resultresnet/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现64.0的平均IoU。第四步：后处理请参考运行CRF。第五步：我们已提供用于评估的matlab代码，您可以评估结果并自行获取IoU，请参阅相关文档。