纤维束成像

该工具实施了一个框架，将大脑结构连接组编码为多维数组（张量）。这些张量在神经解剖学操作中表现出色，例如管道解剖、虚拟病变和连接估计。LiFE的线性分册评估方法得以实现，使用张量编码可显著减少存储需求，压缩率高达40倍。这种方法极大地提高了连接组边缘和节点的计算效率。

生成带有示例文件的盒子内随机取向的纤维。1. 函数 Fiber=Generate_Fiber(x,y,z,L,N)：在盒子内生成纤维。2. 函数 Plot_Fiber(x,y,z,Fiber)：绘制纤维。盒子的边界：- x=[x1 x2]- y=[y1 y2]- z=[z1 z2]纤维参数：- 纤维长度 L- 纤维数目 N纤维矩阵 Fiber 包含 N 条纤维的坐标：- (：，1)，(：，2)，(：，3)：纤维一端的 x，y，z 坐标- (：，4)，(：，5)，(：，6)：纤维另一端的 x，y，z 坐标。

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。

本代码集包含所有经典波束成形算法，是初学者的理想学习工具。

针对毫米波波束成形，提出混合预编码波束成形技术，设计系统模型并求解预编码矩阵和组合器矩阵，通过仿真分析其性能。

MATLAB开发中，利用QPSK调制实现波束成形的代码。

八、AI因子赋分策略实战 8.1 策略代码剖析 本节深入探讨波束成形技术的AI因子评分策略代码，通过实际案例解析其运作机制。我们将展示如何利用AI技术为波束成形过程中的各个因子进行智能评分，从而优化波束成形的效果。

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。

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