matlab射线追踪代码QD实现软件 专用于mmWave RF应用的MATLAB开源通道模型。 目录 安装 该软件不需要任何安装过程：只需将存储库下载或克隆到本地文件夹。 要求 该代码库是用MATLAB编写的。 目前正在MATLAB R2019b上对其进行测试，但应向下兼容MATLAB R2016b。 无需工具箱即可运行代码。 怎么跑 打开main.m脚本和编辑变量scenarioNameStr如果需要的话你的脚本文件夹的相对路径（请注意，场景的创建/配置/解释的文档中描述）。 默认情况下，该软件配置为运行examples/BoxLectureRoom方案。 运行main.m脚本 文献资料 有关该软件的更多详细信息，请参见文档（）。 特征 开源的 基于图像方法的光线追踪 专为mmWave传播量身定制，考虑了镜面反射并忽略了衍射 包括基于实际测量的准确定性射线扩散模型 还包括用于射线扩散的材料库 支持基于跟踪的移动性 接受XML和AMF格式的CAD文件 贡献 反馈和补充都非常受欢迎！ 您可以直接联系以获得任何信息。 有关更多信息，请检查文件。 作者 国家标准技术研究所 SIGNET集团

采用机器视觉手段进行轴类零件识别。通过采集待识别零件样本信息,利用MATLAB软件编程实现对样本的图像处理和轮廓提取,获得特征量信息。然后通过图像标定和亚像素最小二乘法进行直线拟合获得轴的边缘轨迹,完成轴的直径和同轴度识别。进行视觉识别结果和人工测量结果比较,结果表明,采用机器视觉进行轴类零件识别,相对误差为0.001,检测精度具有一定的可靠性,且检测速度快,便于实现批量化、在线实时检测,具有广阔的应用前景。

现在用MATLAB软件编写程序来实现LMSE算法计算判别函数.doc

在matlab下，验证码识别部分，字符分割处理的代码。学习matlab软件下图像处理，及字符分割的实例

MATLAB软件在感应电动机仿真中的应用.pdf

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在传统PQ控制的基础之上，该仿真利用matlab软件平台改进了PQ控制，仿真效果较好，仿真可以运行，非常不错。

该资源包括一套MATLAB的教学视频，同时包含了MATLAB的软件，可以直接下载使用。视频教程来源于网络

MATLAB用拟合出的代码绘图mvmdist Matlab软件包，用于使用冯·米塞斯分布的混合对圆形数据进行概率建模。 该软件包提供了一个基于类的接口，类似于MATLAB的内置函数。 有关循环概率分布（尤其是冯·米塞斯混合模型）的更多信息，这些论文对一般概念进行了全面概述： 安装 克隆或下载此存储库，然后将其添加到您的MATLAB搜索路径中。 通过浏览到MATLAB中的该目录并mex sampleVonMisesMex.c运行mex sampleVonMisesMex.c ，来编译位于@VonMisesMixture/private的* .mex文件。 例子 建立冯·米塞斯混合模型 以下代码创建具有两个混合成分的von Mises混合模型。 p = [ 0.5 ; 0.5 ]; % Mixture weights. mu = [- pi / 2 ; pi / 2 ]; % Component means. kappa = [ 5 ; 10 ]; % Concentration parameters of components. vmm = VonMisesMixture(p, mu,

matlab数据输入代码辫子实验室 braidlab是一个软件包，用于使用和编写的使用辫子分析数据。 文档和安装 请参阅doc文件夹中的。 该指南也发布在上。 有关安装说明，请参阅指南中的附录。 引用braidlab 如果您在其中一篇论文中使用braidlab ，请将其引用为： J.-L. Thiffeault和MarkoBudišić，《 Braidlab：辫子和环的软件包》 ，[math.GT]（2013-2019），版本<> 。 您可以使用以下BibTeX条目： @Misc{braidlab, author = {Jean-Luc Thiffeault and Marko Budi\v{s}i\'{c}}, title = {Braidlab: {A} Software Package for Braids and Loops}, eprint = {arXiv:1410.0849 [math.GT]}, url = {http://arXiv.org/abs/1410.0849}, year = {2013--2019}, note = {Ver