汽车显微镜

当前话题为您枚举了最新的 汽车显微镜。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。

高光谱汽车图像分析高光谱汽车显微镜和光谱工具箱的应用
高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。
点击扩展显微镜数据处理的MATLAB代码
MATLAB 代码用于处理点击扩展显微镜数据。包括刚性配准、膨胀因子计算、B样条非刚性配准、畸变场计算和均方根误差计算。
LSMAQ:基于MATLAB的激光扫描显微镜采集软件
LSMAQ 是一款基于 MATLAB 编写,轻便灵活的激光扫描显微镜采集软件,支持 National Instruments 硬件进行振镜扫描。 主要功能: 与 MHz 速率激光器进行脉冲同步(例如三光子显微镜) 平铺体积采集 任意平面 3D 扫描 用于波前整形的相位步进 适用对象: LSMAQ 主要面向显微镜开发人员,提高灵活性和定制化程度。扫描引擎和用户界面分离,代码库轻量简洁,便于脚本编写和快速修改。 与其他软件对比: 对于双光子显微镜的最终用户,ScanImage 等现有软件包可能更为适用,因为它们功能完善,更新及时。LSMAQ 则更侧重于灵活性,公开了所有扫描参数,用户需要了解硬件限制并进行相应设置。 支持: LSMAQ 团队不提供最终用户支持。 系统要求: MATLAB (已测试版本 2019b)
MATLAB中的傅立叶层析显微镜仿真资源下载
提供MATLAB算法和工具源码,适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试,保证可直接运行,安心下载使用。如有任何问题,欢迎随时联系,我们将第一时间解答。
查看图像堆栈GUI探索延时显微镜数据集
读取tiff图像堆栈:使用Matlab函数ReadTiffStack('绝对文件名')来加载数据集,然后通过GUI界面浏览图像堆栈。这种方法允许用户方便地探索和分析延时显微镜捕获的数据序列。
LAND: 用于单分子定位显微镜数据分析的软件包
LAND 软件包对单分子定位显微镜 (SMLM) 数据进行定量分析,尤其适用于处理大样本量和高发射体密度的数据。 功能 2D 和 3D SMLM 数据分析算法: 基于密度的噪声应用空间聚类 (DBSCAN) 基于 Voronoi 的聚类分析 里普利函数 径向分布函数 (RDF) 最近邻分析 (NN) 距离分析 用于量化核纳米结构构象和纹理的算法 (SMLM-ConText) 数据可视化 具有批处理功能的用户界面 软件获取与安装 下载软件包并解压缩 LAND-master.zip 文件。 将生成的 LAND-master 目录复制到本地 MATLAB 工作目录中。 在 MATLAB 命令窗口中,导航到 LAND-master 目录并运行 LAND 启动软件。 文档和示例 有关如何使用该软件的详细说明(包括示例),请参阅软件包中的文档。 系统要求 MATLAB R2014b 或更新版本 统计和机器学习工具箱 图像处理工具箱(可选,但强烈建议用于更快的计算) 建议至少 8 GB RAM
小实验室PSMLM:用于基于相位的单分子定位显微镜的 PSF Matlab 代码
扩展了 SMALL-LABS,一个用于单分子精确定位的软件,增加了基于 pSMLM 的本地化。代码中包含对 pSMLM 异源 PSF 的描述。
汽车安全保护概述
汽车安全涉及人、车和道路环境等多方面因素。研究表明,人为因素是导致交通事故的主要原因。为预防事故,主动安全技术应运而生,通过安全提醒和辅助驾驶等方式降低事故发生率。 随着汽车保有量增加、驾驶习惯不规范以及汽车使用率低下等问题,城市交通拥堵日益严重。自动驾驶汽车利用技术手段,可有效解决传统驾驶方式带来的难题。 汽车安全保护系统主要分为主动安全系统和被动安全系统两大类。 主动安全系统以避免事故发生为目标,通过介入控制降低事故发生率。未来汽车安全设计的重点将更多地关注主动安全,主要通过在汽车上安装规避系统实现,例如:* 利用雷达、摄像头等传感器采集信息* 通过控制器处理信息并进行控制* 在危险情况下向驾驶员提供警示信息* 自动采取措施 此外,对驾驶员和车辆进行监测控制也是一种主动安全手段。
奔驰汽车设计浅谈
随着交通工具设计的深入探讨,奔驰汽车的设计特点日益凸显。王媛媛与程慎昕详细分析了奔驰车系的创新之处,展示了其在工业设计领域的重要性。
基于SEM和显微图像的纤维直径分布分析
这段代码可以从SEM图像中提取纤维的直径分布数据。所有长度单位均以微米为单位。该代码会生成一个excel文件,其中包含所有测量的纤维直径。 使用该代码,您唯一需要设置的参数是图像的空间分辨率。要计算空间分辨率,请将图像的实际高度除以图像以像素为单位的高度。例如,如果图像的高度为 1000 像素,实际高度为 100 微米,则空间分辨率为每个像素 0.1 微米。 如果您在您的研究中使用了此代码,请引用以下论文: Rabbani, A. & Salehi, S. (2017). 地层动态建模损伤理论和泥饼沉积,采用过滤理论并结合 SEM 图像处理。天然气科学与工程杂志,42, 157-168. Ezeakacha, CP, Rabbani, A., Salehi, S. & Ghalambor, A. (2018年2月). 综合图像处理和计算技术来表征地层损害