科学成像

教学成绩管理数据库包含.sql文件和.mdf数据库，用于有效地记录和管理学生的教学成绩数据。

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

ReadSTP 允许您从分子成像原子力显微镜 (AFM) 文件中提取选定的数据缓冲区，并将数据加载到 MATLAB 矩阵中，方便后续分析和处理。

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。

Matlab超声成像波束合成工具箱Beamformation Toolbox。本目录包含用于超声成像的工具箱。当前目录包括：文档目录（PDF、HTML格式）、bft_*.m文件集、示例目录、C文件目录和头文件目录。

费利佩·古铁雷斯艾萨克·宋的Matlab实验比较HDR影像代码要求用户在运行程序前，需先建立一个包含所有图像的子目录，并创建一个名为“ list.txt”的文件，其中包含图像文件名及对应的浮点格式快门速度列表。每行应包含一个图像及其快门速度。例如，如果子目录包含快门速度为1秒和0.5秒的两张照片，则文件应包含： image1.jpg 1 image2.jpg 0.5。创建子目录和list.txt文件后，将project1.m中的目录变量修改为指向该子目录。例如，若创建名为“ images”的文件夹，则代码行应更改为： directory = './images/'; 确保路径末尾有斜杠“/”，以确保程序正常运行。更改代码后，即可运行。本实验使用第10章介绍的算法来估算辐射响应函数，这是我们HDR处理流程的第一步。估算辐射响应函数的基本原理是对每个曝光tj将每个像素Ei的辐照度值与测得的像素值zij进行图像化。

这个项目利用Matlab进行磁共振成像开发。该项目实现了PWM调制，用于信号如声音、余弦和正弦波的处理。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

Matlab逆成像代码水族馆存储库包含了文章《逆成像问题的自适应分位数稀疏图像(AQuaSI)先验》的实现，作者为F. Schirrmacher、C. Riess和T. Köhler。该论文发表在IEEE计算成像交易期刊第6卷第503-517页，年份为2020，doi为10.1109/TCI.2019.2956888。如果您在工作中使用此代码，请引用：@ARTICLE{8931625, author={F. {Schirrmacher} and C. {Riess} and T. {K\"ohler}}, journal={IEEE Transactions on Computational Imaging}, title={Adaptive Quantile Sparse Image (AQuaSI) Prior for Inverse Imaging Problems}, year={2020}, volume={6}, pages={503--517}, doi={10.1109/TCI.2019.2956888}}。

MATLAB应用-Prophetanity热成像信号处理GUI。这是一个专门设计用于热成像信号处理的图形用户界面工具箱（GUI），简化和优化热成像数据的处理流程。