MATLAB function

当前话题为您枚举了最新的 MATLAB function。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Image Blurring Function Implementation in MATLAB
介绍如何使用 MATLAB 实现对图像的 打码 功能。主要步骤包括加载图像、选择要打码的区域,并应用 模糊 处理。最后,保存修改后的图像以供使用。
Matlab Development Rootshufflem Function for Eigenvalue Sorting
Rootshufflem is a Matlab function designed for sorting the roots and eigenvalues of a matrix. This tool enhances the analysis of polynomial equations and dynamic systems by providing a systematic way to organize and manipulate eigenvalue data.
Image Matching MATLAB Function temp_matching
Function temp_matching(t1, t2, upl_1, lor_1, upl_2, lor_2, th, cal) Function Purpose This function performs image matching between two input images. The process utilizes upper and lower coordinates for both images to match corresponding features based on a threshold and calculation method. Input Parameters: t1, t2: Input image data. upl_1, lor_1: Upper and lower boundary coordinates of image 1. upl_2, lor_2: Upper and lower boundary coordinates of image 2. th: Threshold value for matching. cal: Calculation method for matching accuracy. Output Variables: mt1, mt2: Matched points in image 1 and image 2. upl_mt1, lor_mt1: Upper and lower boundary coordinates for matched points in image 1. upl_mt2, lor_mt2: Upper and lower boundary coordinates for matched points in image 2. match_weight: Matching confidence weight. err: Error term indicating matching accuracy. Key Concepts: Image matching is crucial in computer vision tasks for feature recognition, alignment, and more. This function helps achieve optimal alignment between two sets of data by considering boundary and threshold conditions.
Voigt Function Algorithm for High-Precision Computation in MATLAB
该函数文件通过使用基于sinc函数的不完全余弦展开的新采样方法计算复杂误差函数(也称为Faddeeva函数)[1, 2]。外部域由拉普拉斯连分数计算[3]。该算法的描述在工作[4]中给出。 ---参考[1] SM Abrarov和BM Quine,Appl。数学。计算,258 (2015) 425-435。 https://doi.org/10.1016/j.amc.2015.01.072 [2] SM Abrarov和BM Quine, J. Math。研究,7 (2) (2015) 163-174。 https://doi.org/10.5539/jmr.v7n2p163 [3] W. Gautschi,SIAM J. Numer。分析,7 (1) (1970) 187-198。 https://doi.org/10.1
SUTM_Interior_Point_Method_Obstacle_Function_Matlab_Optimization
SUTM内点法(障碍函数法) 在使用 SUTM内点法 进行最优化时,核心思想是通过引入障碍函数来处理约束条件。这种方法将约束优化转化为无约束优化,逐步逼近可行域的边界,从而找到最优解。关键步骤包括: 定义障碍函数:根据约束条件构造相应的障碍函数。 迭代更新:通过迭代更新优化变量,逐步调整障碍函数的权重。 收敛判定:设定收敛条件,以判断优化过程是否结束。 这种方法在MATLAB中实现时,可以通过编写函数来执行迭代和更新步骤,灵活处理不同的优化问题。
Simulink S-Function建模PPT课件(MATLAB学习资源)
Simulink S-Function建模PPT课件(MATLAB学习资源)包含了关于如何在Simulink中进行S-Function建模的详细指导和实例展示,适合希望学习MATLAB应用于模型建立的学生和工程师使用。课件内容涵盖了基本概念、操作步骤和实用技巧,有助于读者快速掌握相关知识并应用于实际项目中。
Gonzalez Digital Image Processing MATLAB Code Histogram Equalization Transformation Function
冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中,图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后,需要注意其“冲淡”的外观,这将影响最终图像的质量。
Sentence Function POS Tagging for Remaining Words in SentenceParseNew-MATLAB Development
将字符串作为输入,并为句子中的其余单词给出最可能的词性标签。它检查: 1)根据训练数据中该词的标签,该词的每个标签的概率;2)根据前一个词的标签,该词的每个标签的概率,与训练数据比较并将两者相乘以给出单词最可能的标签。因此,即使您给它添加一个新名词,它也可能会将文章后面的单词标记为名词。如果您有任何建议或疑问,请通过samyuktaramnath[at]gmail[dot]com或hale2bopp[at]gmail[dot]com与我联系。
MATLAB Implementation for Cryptographic S-Box Testing Bent Function Evaluation
在密码学中,S-box用于混淆原理,测试S-box的强度时,弯曲函数(bent function)是一个常用的测试方法。为了评估S-box的安全性和抗攻击能力,利用MATLAB可以进行弯曲函数的计算与测试,确保该S-box的抗线性攻击能力。通过这一测试,可以验证S-box的非线性特性,从而保证其在密码系统中的安全性。
Matlab 7 - Function Reference Volume 1 A - E.pdf(高清)(官方)
Matlab中的函数第一卷从A到E,便于查找,支持使用Ctrl+F搜索功能。提供高清版本。