hey真的好久不见了，本期既是一期绘图复刻教程，也是我写的工具函数的版本更新，本期复刻的图片来自《Nature》：Elmarakeby,H.A.,Hwang,J.,Arafeh,R.etal.Biologicallyinformeddeepneuralnetworkforprostatecancerdiscovery.Nature598,348–352(2021).https://doi.org/

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓

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目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。

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AstaralgorithmA*搜索算法简介A*搜索算法的Python简化代码MATLAB实现启发函数回溯轨迹RRT算法对比A\*算法在三维路径规划中的一些不足A*搜索算法简介A*搜索算法是GreedyBest-First

VNA的一些使用防护技巧，虽不全面，但非常实用：[1]一定要使用正规接地的三相交流电源线缆进行供电，地线不可悬浮，并且，火线和零线不可反接；[2]交流供电必须稳定，如220V供电，误差应保障在±10%以内

一般来说，我们可以使用下面的代码来求矩阵的特征值和特征向量A=magic(3);[V,D,W]=eig(A)但是我最近遇到了无法求左特征值的情况clc,clear,closeallsymsrho1rho2rhoc1c2uA=[rho2/(rho1+rho2)*u-rho1/(rho1+rho2)*urho1/(rho1+rho2)-rho2/(rho1+rho2)*urho1/(rho1+rho2

随着光伏电站走入人们的视野，大家对于光伏电站的关注程度也越来越高，近期有网友咨询光伏电站逆变器与组件如何匹配。今天我们就来围绕这个话题说说。

matlab程序流程控制if语句Switch语句for语句while语句函数文件的定义与调用函数的递归调用if语句例1：x=input('请输入x的值:');ifrem(x,2)==1y=sqrt(x)

大佬很强，一招制敌Tips--解决Nomodulenamedmatlab.engine的问题_nomodulenamed'matlab-CSDN博客Matlab帮助手册从Python中调用MATLAB-MATLAB

问题原因及解决方法：程序文件命名为matlab导致了冲突，改变代码文件名称即可https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/362824-no-module-named-matlab-engine-matlab-is-not-a-package

在Python调用MATLAB时，前期安装相关引擎，按照网上搜的教程安装后测试，出现了这个问题。

python中调用matlab时报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matlab.engine';'matlab'isnotapackage现解决方法总结如下：首先确定

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matlab.engine’;‘matlab’isnotapackage解决办法：方法①MATLAB版本是R2020b，Python版本是

主要由太阳电池板（组件）、控制器和逆变器三大部分组成，主要部件由电子元器件构成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制

一、代码source_pc=pcread('bun_zipper.ply');target_pc=pcread('bun_zipper2.ply');%下采样gridStep=0.001;ptCloudA=pcdownsample(source_pc,'gridAverage',gridStep);ptCloudB=pcdownsample(target_pc,'gridAverage',grid

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1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。2.研究方法算

警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。PooledmodelwithspatiallylaggeddependentvariableandtimeperiodfixedeffectsDependentVa

不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论，即寻找一个点xxx，使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0，我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法，其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的，使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值：从x0

《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

MATLAB环境下利用信号处理算法滤波并将加速度信号转换为速度、位移和频率信号以风电机组齿轮箱为例，在风电机组齿轮箱的振动分析中，一般都需要得到加速度、速度、位移信号然后再对其状态做出判断。

卷积混合考虑了信号的时延，每一个单独源信号的时延信号都会和传递路径发生一次线性瞬时混合；解卷积的过程就是找一个合适的滤波器，进行反卷积运算，得到源信号的近似解。声音不可避免的会发生衍射、反射等现象，所以，源声信号及其时延信号在传递过程中会发生卷积然后到达麦克风。所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

AssessedExercise2,Task3ImplementcodegenTask3forthewholelanguage.PROG→DEC|DEC;PROGDEC→defID(VARDEC)=EVARDEC→ε|VARDECNEVARDECNE→ID|VARDECNE,IDID→...(identifiers)INT→...(Integers)E→INT|ID|ifECOMPEthenEel

本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。

它由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines，RBM）组成。DBN在回归预测任务中可以用于学习输入数据的非线性特征表示，并进行预测。DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，

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自动控制原理中，利用MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。

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1、matlab注释多行快捷键多行注释:选中要注释的语句,快捷键:ctrl+r取消注释:选中要取消的语句，快捷键:ctrl+t2、改变matlab横纵坐标大小及名称，以及坐标轴数字大小xlabel('X

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