最新实例
DASSLC MATLAB 5.3和6.5求解器编译指南
DASSLC 求解器真的是个好东西，挺适合需要微分代数方程（DAE）问题的朋友。它基于 C 语言，设计上蛮简洁，独立于应用，使用起来也还不错。它的多速率积分方式也挺实用，是需要复杂系统时。DASSLC 中使用的算法是从 Linda R. Petzold 的 DASSL 代码扩展而来的，优化了速度和稳定性。对于在 MATLAB 中使用这个求解器，编译过程其实也不复杂，只要按照要求配置好，就能顺利运行了。如果你在找一个高效、稳定的求解器来微分代数方程，DASSLC 绝对值得一试。需要注意的是，它最适合顺序计算机，虽然它来源于 DAWRS，但并不专为并行计算机优化。
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2025-06-17
Guohewenti图论建模案例
图论方法的过河问题，用来讲数学建模，真的是个挺有意思的案例。你要是搞建模或者教课，拿来当例题再合适不过了。思路清晰，逻辑结构也简单，用图的点和边来表示人、物品和限制条件，一看就懂。建模的过程中其实挺锻炼抽象能力的。像那种‘船只能载两人’、‘某些人不能单独留’的限制，你都能转成图上的路径问题或者约束图，套一套就出来了，效率也高。配套资源也蛮全的，我顺手翻了几个，像数学建模图论课件这种就挺适合刚上手的；还有讲房价的建模案例和 MATLAB 实战代码，不管你是要讲课还是搞竞赛，都能派上用场。用 MATLAB 写建模代码也不复杂，比如常用的图的邻接矩阵可以这么定义：A = [0 1 0; 1 0 1;
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2025-06-17
基于SPWM的9电平逆变器单相感应电机驱动模型MATLAB仿真
9 电平逆变器的单相感应电机驱动项目还挺实用的，尤其是用SPWM做调制控制，输出波形确实更顺、更干净。在MATLAB里建模仿真也挺方便，整个流程比较清晰：建拓扑、写调制、跑仿真，再微调参数。你要是做电机驱动相关的东西，这份资源可以省掉你多重复试错的时间。conv_MLI.zip里应该就是模型和代码，直接开干。
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2025-06-17
Chrysalis彩色补偿与3D图像分析工具（基于MATLAB与ImarisXtensions）
彩色补偿的 matlab 代码里头的 Chrysalis，是个挺实用的图像工具。适合干嘛？共聚焦、两光子显微镜拍出来那种 3D 图像和时间序列的“电影”。你如果经常跟 Imaris、ImageJ 打交道，这套东西用起来还蛮顺的。
光谱解混的逻辑挺直接：先在 Fiji 里跑个GenerateCompensationMatrix脚本，用单色图像搞出一份补偿矩阵，Chrysalis 用它去把原图“解混”，分得挺干净。你也能手动调参数，自由度还不错。
批也考虑到了，Imaris 的 Xtensions 挺全的，尤其是组织细胞那块。你要是搞多色免疫染色的图像，或者想一口气跑一堆图，批一开，效率能快不少。
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2025-06-17
上海交通大学MATLAB图像处理习题课
上海交大的数字图像习题课，方向忠老师主讲，内容挺硬核，但讲得清楚。重点是用 MATLAB 做图像，像图像读取、滤波、压缩这些都讲了。dct2和dctmtx两种 DCT 方法讲得蛮细，还带你搞懂怎么分块、变换、再拼回来。如果你用 MATLAB 做图像压缩，挺推荐看一看。
MATLAB 的图像工具箱是真的方便，直接用dct2可以整张图，效率高；要更灵活点就用dctmtx生成变换矩阵，适合 8x8、16x16 的小块。像做 JPEG 压缩的流程：先分块，再变换、量化、编码，还原图像，在课上都能看到完整演示。
OpenCV也有提到，性能比 MATLAB 强，适合做大图像数据集，但代码偏复杂。初学者的话
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2025-06-17
使用LU分解的矩阵逆MATLAB示例代码与算法实现
LU 分解的矩阵逆代码写得挺清楚的，适合刚接触数值线性代数或者需要快速复现算法的朋友。用 MATLAB 做开发的话，这套示例代码还蛮实用，前向替换、后向替换、部分旋转这些步骤都没落下。代码结构也比较规整，逻辑清晰，基本照着抄就能跑通。不用自己去重写底层逻辑，响应也快，适合放进工程里临时用一用或者作为教学参考。如果你正在做矩阵求逆相关的，建议看看这套。
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2025-06-17
MATLAB Eternity2递归拼图解法
MATLAB 的递归算法项目你碰得不多，但这个叫做“matlab 开发-Eternity2”的资源还挺值得一看。项目核心是针对一个叫 Eternity2 的逻辑谜题，用递归搞定拼图解法。嗯，思路比较硬核，但实现上挺清晰，关键是有不少递归优化技巧，蛮适合拿来练手。
递归的递归——说得玄，其实就是函数自己调自己。项目里用它来一层层遍历拼图组合，每个位置试试哪块拼得上，类似暴力但带点策略。你只要搞清楚base case和跳出条件，逻辑就不难。
整个项目的结构也比较规整，Eternity II里放的是主逻辑和辅助函数，代码注释清晰，读起来不卡。还有个license.txt，别忘了看看，免得用错授权出问
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2025-06-17
MATLAB 2015b高斯回归模型实现
MATLAB 2015b 的高斯回归工具，确实挺方便。用fitrgp建个模型就能跑出结果，不用折腾一堆配置。你只要把数据整理好，输入特征放X里，响应变量放Y里，几行代码模型就出来了，响应也快，结果也靠谱。
高斯回归其实没那么玄乎，说白了就是线性回归+高斯误差。你看这公式：y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₖxₖ + ε，是不是挺眼熟？误差项ε服从正态分布，噪声还挺自然。用 MATLAB 自带的工具箱，不用你去单独实现概率分布，省心不少。
创建模型就一句话：m = fitrgp(X, Y);默认用的是 RBF 核，适合大多数情况。如果你对模型参数有要求，可以加上'OptimizeHy
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2025-06-17
Matlab Data对话框曲线拟合工具
Data 对话框的界面挺直观的，包含两个选项卡：**Data Sets**和**Smooth**。在**Data Sets**选项卡下，**Import workspace vectors**功能可以把工作区的向量导入到工具中，数据要求维数一致，而且无限大值和不定值会被自动忽略。你可以通过**X data**选择观测数据，**Y data**选择响应数据，**Weight**选择权重。如果不选择，默认权重为 1，挺方便的。基本上就是这么简单，帮你快速搞定数据工作。嗯，了，有些细节需要你自己在使用中注意下，像数据维度的匹配啥的，最好提前做好准备。总体来说，界面挺友好，功能也齐全，值得尝试一下。
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2025-06-17
MATLAB点除点指数学习指南2
点除和点指数的写法是 MATLAB 里蛮常见又容易混淆的部分，尤其是刚上手的时候。像.*和.^，一个是逐元素相乘，一个是逐元素幂运算，用得不对，结果直接错。这个资源讲得挺清楚，配了些小例子，看一眼就懂，比较适合平时练习或者帮你理清思路。
点除是./，点指数是.^，意思都直白，就是按元素一个个来运算。比如你有两个数组A和B，用A ./ B就是每个对应位置相除，和矩阵除完全不一样。
你要是还不太清楚点运算和普通运算的区别，推荐你看看matlab 点积与点商学习最佳教程，讲得挺细的，还有对比，蛮实用。
另外像图像、特征提取这些方向，经常会用到这种运算。比如在SIFT 特征点配准 Matlab 实现里
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2025-06-17