扩散方程
当前话题为您枚举了最新的扩散方程。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。
二维反应扩散方程Matlab模拟代码详解
该项目探讨了二维反应扩散方程在电化学氧化还原反应中的应用。使用Matlab实现了线性扫描伏安法和正弦波伏安法的数值仿真,并对其结果进行了验证分析。研究重点集中在电解质和电极之间的电流响应上,模拟了三电极恒电位仪的工作原理。
Matlab
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2024-07-27
一维有限元模型:高斯积分求解扩散方程
一维有限元模型求解扩散方程d/dx ( c du/dx ) + f = 0其中 c 和 f 为常数。可自由设置节点数、高斯正交点、加权因子、c、f 和边界条件。
Matlab
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2024-04-30
使用偏微分方程进行图像去噪的Matlab代码集合 - 平滑扩散方法
希望这个Matlab代码集合,通过应用偏微分方程(PDE)来进行图像去噪,能够有效地帮助您。
Matlab
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2024-07-29
数值求解一维漂移扩散PDE(电子和离子连续性方程+泊松)-Matlab开发
针对初始均匀等离子体浓度的一维气体二极管,该程序采用均匀细网格上的方法(MOL)求解电子和离子的连续性方程。漂移通量采用Lax-Friedrichs表达式分裂,利用五阶加权ENO方案(WENO5-LF)进行重构。扩散项独立处理,电场强度可通过一维泊松方程的解析解直接计算。边界条件包括阴极的二次电子发射和阳极离子通量的隔离。由于采用WENO5方法,即使在较粗的网格条件下(nx = 80),也能保持较高的精度。生成的MOL ODE系统非僵硬,因此可通过RK方法(如ODE45和ODE23)轻松求解。如有疑问,请随时联系我。
Matlab
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2024-07-27
度量值序列信息扩散估计
通过连续数据挖掘,形成规则度量值序列。通过参数估计,获取度量值特征参数,用于评估规则兴趣度,把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法,并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明,该方法准确简便,抗干扰性强。
数据挖掘
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2024-04-30
Matlab实现的平均扩散距离
Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术,用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法,分析物质在不同环境中的传播效果。
Matlab
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2024-07-27
使用Galerkin方法解决仅涉及扩散和对流项的二阶Diff方程的有限元方案MATLAB开发
此函数利用Galerkin方法解决具有以下边界值问题(BVP)的二阶微分方程au'(x)+bu''(x)=0,其中0<=x<=d,并且边界条件为u(0)=0和u(d)=h。例如,使用16个等长元素近似解以下BVP:u'(x)-u''(x)=0,边界条件为u(0)=0和u(1)=1。解决方案包括16个等长元素的Galerkin方法计算结果,展示了位移和误差矩阵。
Matlab
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2024-09-27
matlab开发-图像降噪的扩散滤波技术
matlab开发-图像降噪的扩散滤波技术。包括线性扩散滤波、边缘增强线性和非线性各向异性滤波。
Matlab
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2024-07-17
Matlab集成C代码PulseqDiffusion脉冲扩散
Matlab集成的C代码PulseqDiffusion:利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像(DWI)在多种临床应用中具有重要意义,如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择,但出于研究目的,目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion,这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像(EPI)的开发工具,使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证:(i)在体外模型中测量表观扩散系数,(ii)在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性(FA)和平均扩散率(MD)图。我们提供了Matlab中的基本重建软件,用于从原始k空间数据生成图像。在Example_Data文件夹中,提供了在哥伦比亚大学获取的示例数据,包括虚拟数据(3个方向,5个b值,3个切片)、体内数据(12个方向,1个b值,20个切片)和其他方向(3个b值,20个切片)。后续可以使用免费的后处理工具对图像进行处理,生成定量扩散图。软件包中还包含了使用图像分析软件的示例代码。
Matlab
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2024-08-22
快速用于扩散成像的标准质量保证管道基于扩散MRI数据的质量保证-matlab开发
快速:扩散成像的标准质量保证管道- De Santis等人。 (提交)用于计算SNR并确定获取QA数据的最佳参数的脚本。 输入:100个b=0图像的nifti文件。 输出:最大b值和体素大小的脚本,用于运行QA,检查b值的线性性,视场上的Gmax均匀性,以及三个逻辑轴上的梯度幂的一致性,并校正梯度不匹配。 输入:使用梯度表Grad_dirs_QA_shuffled.txt获取的体模扩散数据的nifti文件。 输出:带有日期的QA .mat文件,用于比较两个.mat质量保证结果文件的时间稳定性。
Matlab
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2024-07-29