均龄材生长

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随机经济分析StochPV在均龄材生长中的应用 - MATLAB开发
请查看工具箱中有关StochPV的详细描述。
均方编码MATLAB开发中的均方误差计算方法
要计算列表的均方误差,您可以使用以下MATLAB代码来实现。
基于区域生长法的图像分割MATLAB代码
明显的结果该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。该方法包括4个主要部分:将RGB图像转换为YCbCr颜色空间自动选种基于初始种子的区域生长合并相似区域(这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域)。我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。一些结果包括在下面。在每个图像下方,给出了最终的相似度和大小阈值。最初,每张图片的相似度阈值为0.1,且总图片大小的1/150合并相似度:0.1,大小:1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。如果存在错误,则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。相似度:0.2,尺寸:1/80相似度:0.15,大小:1/100相似度:0.1,尺寸:1/100相似度:0.14,尺寸:1/60相似度:0.17,尺寸:150相似度:0.1,尺寸:1/15以下结果将阈值使用0.1和1/150,而无需进一步合并
肿瘤生长模型的MATLAB和C++实现
介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型,并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛(ABC-SMC)进行统计推断,适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据,使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。
MATLAB中的区域生长算法及其图像分割应用
区域生长算法是一种用于图像分割的方法,其代码注释详细,适合具有一定算法理解能力的学习者。
图像的均方误差的 MATLAB 代码
该 MATLAB 代码提供了一种计算图像均方误差的方法,可用于评估图像处理算法的性能。均方误差是一个衡量预测值和实际值之间差异的度量。通过最小化均方误差,可以优化算法以获得更好的性能。
儿童生长阶段分析及男孩体重增长模式研究
在儿童生长过程中,男孩的体重增长可分为几个阶段,年龄从1岁到11岁。数据显示,1岁至11岁男孩每年的平均增重依次为9.3公斤、1.8公斤、1.9公斤、1.7公斤、1.5公斤、1.3公斤、1.4公斤、2.0公斤、1.9公斤、2.3公斤、2.1公斤。这些发现揭示了男孩生长发育的重要阶段及其体重变化模式。
Matlab代码计算影像信噪比和均方根误差
以下是Matlab代码,用于计算影像信噪比(PSNR)、峰值信噪比(SNR)以及均方根误差(RMSE)。
低峰均功率比FBMCMATLAB仿真代码及其应用
提供了IEEE Transactions on Wireless Communications上发表的《低峰均功率比FBMC》的MATLAB仿真代码(第17卷,第1期,2018年1月),包括PAPR和BER曲线模拟。
最小均方误差信道估计算法的 MATLAB 实现
该 MATLAB 实现展示了最小均方误差 (MMSE) 信道估计方法的实用实现,该方法用于估计无线通信系统中的信道特性。此实现通过矩阵计算和优化算法提供了准确且高效的信道估计。