MATLAB集成
当前话题为您枚举了最新的 MATLAB集成。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。
MATLAB集成C++代码
Metaphor是一个功能强大的C++库,适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发,未来可能添加至仓库中。
Metaphor核模块提供大量线代和统计工具,并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括:
轻量级通用矩阵和向量视图类:视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度,支持任何数据类型。
多种数据操作,如子视图复制、重新排序和抽取。
矩阵和向量可保存和打印为多种格式,包括MATLAB文本格式。
浮点、双精度和复数类型的线代运算:一整套经过优化的标准BLAS操作,支持BLAS 1、2和3。
低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵视图类型。
数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。
矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合,为常见线代运算提供大量成员函数。
共享内存指针可避免数据复制。
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2024-05-20
实验增强 - MATLAB工具集成
查询与定位MATLAB函数的方法可在MATLAB命令窗口键入peaks并键入peaks——获得peaks.m函数清单确定以下MATLAB函数的位置。如果nargin是学生meshgrid max disp surf axis xlabel
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2024-09-27
Matlab与C语言集成实践
黄斌联系电话:188-****-0703,电子邮箱:Github,毕业学校/年份:广东工业大学/2016,GPA:3.67/4。求职意向包括推荐系统、数据挖掘或机器学习相关岗位。广东工业大学在读研究生,专注于推荐系统、数据挖掘和机器学习研究。积极参与开源项目并在Github分享代码,善于参加数据挖掘比赛并取得多项荣誉:2013年美国大学生数学建模竞赛二等奖(国际赛)、2015年阿里移动推荐算法竞赛排名第37/7186、2014年“云上贵州”智能交通大数据竞赛排名第55/3743、2014年阿里巴巴大数据竞赛排名第73/7276、2011年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖(国赛)。研究成果包括《基于级联过滤的多模型融合的推荐方法》(第一作者,小型微型计算机)。
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2024-08-02
matlab动态仿真集成环境教程
这是一篇关于matlab基础教程的文章,重点介绍了matlab动态仿真集成环境的使用方法。它适合希望学习matlab并了解其动态仿真能力的初学者。
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2024-08-05
MATLAB集成环境菜单工具操作详解
本章难点:1. MATLAB集成环境中菜单工具的操作。2. 更改当前目录及搜索路径的方法。3. help系统中有用的命令操作。
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2024-07-17
Matlab集成C代码的优化策略
在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作,需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合,可以显著提升计算效率和灵活性。
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2024-08-23
Matlab集成C代码-投资组合更新
2018年[WAFR 2018,共同第一作者],我成功地将信号时态逻辑(STL)与Hamilton-Jacobi可达性(HJ-Reachability)相结合,以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间,我专注于此项目的研发,并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近,我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器,取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息,请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中,我应用非线性轨迹优化技术,成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。
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2024-09-28
Matlab集成C代码在FPGA应用指南
本指南详细介绍了如何在FPGA(现场可编程门阵列)设备上集成Matlab编写的C代码,涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库,开发者能够更高效地利用FPGA器件,同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外,本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF,以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。
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2024-07-14
Matlab开发使用Jenkins插件集成Polyspace验证
Matlab开发:使用Jenkins插件将Polyspace验证集成到作业中。
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2024-08-01
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。
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2024-08-22