S-Function

当前话题为您枚举了最新的 S-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。

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。
简单教程使用C S-Function构建自定义Simulink模块
在某些情况下,用户可能需要创建具有自定义功能的Simulink模块。介绍了如何使用C S函数创建Simulink模块的方法,并提供了一个示例。该示例包含了逐步的过程和C S函数的源代码。使用这种方法可以根据用户需求构建更复杂的模块。
详解Matlab中S-Function参数设置的两个案例
详细解析了Matlab中S-Function参数设置的两个实际案例,帮助读者深入理解相关概念和应用场景。
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。
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 Par
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. G
Finding Main Harmonics in Time Series Data with Periods Function
Periods是一个函数,其目的是找到时间序列数据的主要谐波分量。该函数获取时间序列中主要谐波分量的周期、幅度和滞后相位。它基于循环下降的周期性回归方法,包括统计显著性检验。上述功能非常易于使用,并不需要用户完全理解时间序列理论或大量输入,但足够灵活以承担更复杂的任务,例如预测。此外,根据先前的知识,可以轻松地包括或排除特定时期。González-Rodríguez, E.等人提供了有关如何使用该功能的参考资料和更详细的信息;(2015)时间序列中周期的提取和建模的计算方法。开放统计杂志,5, 604-617。http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2015.56062。P
69_PSO_Optimization_Nonlinear_Function_Extrema.zip
配套案例26粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip