通用量规辅助设计程序V3.6 3D建模与参数化设计

创建多层次的3D迷宫并提供解决方案。您可以定义迷宫的尺寸和分支模式，并保存布局以备将来使用。此外，文件头包含Rodney Meyer's maze.m的修改版示例。在真实路径中查看迷宫解决方法。

这两个脚本专为在MATLAB中创建填充有各种图形对象的键盘可导航绘图轴而设计。视频“scene_bonus”演示了脚本的应用。详细步骤请参见下面的“场景”视频链接：链接1 和 链接2。

3D柱子和景观墙的设计，适用于中式建筑的外墙装饰，能够有效营造氛围。

ANFIS 的 MATLAB 辅助设计蛮适合做模糊控制和非线性建模的场景。融合了神经网络和模糊逻辑，你可以直接在 MATLAB 里构建模型，训练也比较顺滑，用着还挺舒服的。尤其在做系统控制或预测类任务时，响应也快，结果也直观。 ANFIS 的结构是五层的，输入到输出一条龙搞定，每一层做什么都能清楚看到。像定义fis对象、配置input和output变量、调mf搞定模糊集，这些基本操作，文档都有写，跟着做基本不会翻车。 建完模型之后训练这一步挺关键的，MATLAB 里可以用train，支持好几种学习算法，比如 Jang 那套adaptive gradient就挺常见。你可以调学习率、迭代次数这些

该程序是基于Vienna开发，完整实现了3GPP TR36.873协议中的3D信道模型matlab代码。

该方法包括以下功能： 图像重新定向 (imstack_reorient)：辅助或自动将3D图像堆栈重新定向到所需的参考框架。 图像去旋转 (imstack_derotate)：将重新定向后的堆栈旋转回原始参考系，使选择区域与原始图像对齐。 通过这种方法，可以一致地执行感兴趣区域选择，而不会在图像分析中引入插值误差。

MongoDB是一款采用C++编写的分布式文件存储型数据库。它可以为Web应用提供可扩展、高性能的数据存储解决方案。MongoDB既有关系型数据库的特性，也有非关系型数据库的优点，是功能最丰富且最接近关系型数据库的非关系型数据库。

介绍了3D AdaBoost算法在人脸检测中的应用，并给出了Matlab程序实现。通过该程序，用户可以使用AdaBoost算法进行高效的人脸检测。程序流程包括数据预处理、特征选择、弱分类器训练、以及最终的分类结果输出，帮助读者快速理解如何在Matlab中实现这一算法。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。