星形物体

MATLAB开发中使用星形物体来清空。为了减少杯中水位，必须计算所需的吸管浸泡次数。

星形连接包括四根线，其中三根是相线，第四根是从星点引出的中性线。在电力传输中，星形连接以其中性点为优势。深入探讨了电力系统中平衡和不平衡电流的概念，平衡电流指三相电流相等，而不平衡电流则指任何相位电流不等。在平衡状态下，中性线不传输电流；但在不平衡情况下，中性线将不平衡电流引至接地，保护变压器免受损害。长距离传输中，星形连接展示了其首选地位。

在数据仓库的星形模式中，时间维度扮演着不可或缺的角色。它以一种结构化的方式记录了时间的推移，为分析历史趋势和模式提供了宝贵的基础。 时间维通常包含年、季度、月、日等不同粒度的时间信息，以及与特定日期相关的其他属性，例如工作日标识、节假日标识等。 通过将时间维与事实表关联，分析师可以深入挖掘数据，揭示隐藏在时间变化背后的洞察。例如，可以通过分析不同时间段的销售数据来识别季节性趋势，或者比较不同促销活动的效果。 总之，时间维是星形模式中不可或缺的一部分，它为数据分析提供了时间维度，使我们能够更好地理解数据的演变过程。

使用 Matlab ODE45 积分器和标准的 Runge-Kutta 4 积分器模拟物体运动。更多详情请查阅博客文章。代码摘要：https://mikescodeprojects.files.wordpress.com/2019/12/matlab_run-2.mp4?=1；代码演练：https://mikescodeprojects.files.wordpress.com/2019/12/matlab_code_walkthrough-1.mp4?=3。

使用Matlab程序识别圆形目标的方法。

这段代码实现了对移动对象的实时跟踪。

这是一个专为毕业设计和课程设计作业设计的Matlab算法工具，所有源码均经过严格测试，确保可以直接运行。如果您有任何使用问题，欢迎随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

这个程序专门用于追踪所有红色物体，并在它们周围绘制边界框。它适用于处理视频帧中的RGB图像，能够有效处理不同框架概念之间的差异。

海洋生物和深海物体的识别与监测面临着巨大挑战，特别是在含有颗粒和杂质的盐水环境中。传统方法如CNN在这种自然对抗环境下表现不佳且计算成本高昂。本项目通过在Brackish数据集上实施和评估EfficientDet、YOLOv5、YOLOv8和Detectron2等各种物体检测模型，来解决这一问题。该数据集包含在能见度有限的Limfjorden水中捕获的鱼类、螃蟹、海星等生物的注释图像序列。研究比较了不同模型在准确性和推理时间上的效果，EfficientDet达到98.56%的mAP，显示出显著优势。此外，还提出了改进的BiSkFPN机制，通过跳跃连接提升了检测性能。

CAD技术的发展使得改变物体颜色和图层颜色变得更加高效。现在，通过新的LSP（Lisp）扩展，用户可以轻松地调整对象的视觉属性，提升设计效率和精度。