VED-SAP2000api Use CSI-OAPI to Create 2D Models with Viscoelastic Dampers 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.

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。

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

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.