Resource Allocation V2X车载通信支持D2D资源分配MATLAB代码

这个基于 MATLAB 的 D2D 通信系统模拟器还蛮适合用来做毕业设计或者课程设计的。源码挺干净，经过严格测试，可以直接运行。你只需要下载解压就好，基本不用担心会有兼容性问题。嗯，代码结构清晰，方便修改和调试。如果你是搞数字通信或者类似方向的专业，应该能快上手。关键是，它功能挺全，支持的模拟模块也比较多，能你快速完成设计任务。 有任何使用问题可以随时找博主沟通，解答也及时。如果你在做类似的项目，下载这个模拟器，绝对能节省不少时间。最好先检查一下相关环境设置，确保 MATLAB 运行正常，再开始搞定代码，效果会更好。，挺推荐的！

用 MATLAB 写的二维浸入边界代码，名字叫2D_IBM_MATLAB，挺适合拿来学习流体模拟里怎么复杂边界的。项目是开源的，下载下来就是一整包主分支代码，结构清晰，跑起来还挺方便的。 Immersed Boundary Method（简称 IBM）这套方法在计算流体力学里用得不少，主要就是固定网格下边界不规整、甚至是会动的问题。用 MATLAB 来写，好处就是调试方便，图形也直观，新手老手都能上手。 代码里你可以看到一些关键实现，比如时间步进、空间离散，还有怎么把边界条件转成源项塞进计算里。嗯，基本上就是个小型 CFD 引擎。如果你熟 MATLAB，顺着代码逻辑撸一遍，理解 IBM 会快不

IB2d是一种简单易用的2D浸入边界方法，由Nicholas A. Battista博士开发并在MATLAB和Python中完整实现。该方法包含60多个内置示例，涵盖纤维结构模型、对流扩散及Boussinesq逼近等多个选项。若用于研究、教育或娱乐，请联系作者。相关论文引用：NA Battista等人的研究成果发表于多个期刊。

使用MATLAB开发的函数computeCohen_d(x1, x2, varargin)用于计算两个样本x1和x2的Cohen's d效应大小。函数支持处理独立样本和配对样本。根据Cohen和Sawilowsky的标准，效应大小从很小（d = 0.01）到巨大（d = 2.00）不等。这一工具有助于研究者评估实验结果的效应量。

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optio

拍卖模型的 Lingo 程序写法，搭配清晰的SET、DATA结构，真的挺适合新手入门的。工程里的资源分配问题，被用拍卖场景包装得直观。你能一眼看出谁赢得了哪些资源，谁没抢到，这种可视化思路蛮值得借鉴。清算价格用影子价格搞定，也就是 Lingo 里的对偶变量。比如有些资源没用完，那它的清算价就是 0，嗯，逻辑通顺。代码还蛮短的，像MAX=@SUM(LINK: B*X);这样就表达了收益最大化目标，挺简洁的。注意一点：粘贴数据表时格式要注意，作者提到直接从 Word 粘了，所以建议你粘贴前先清洗下空格和换行，避免报错。如果你刚开始接触Lingo或者做资源配置类建模，可以看看这个例子练练手，逻辑不绕

Matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！

MATLAB代码PRED_PREY_ARB_FE2D在2D模式下模拟捕食者与被捕食者之间的动态互动。这是一个使用有限元方法的简单MATLAB例程集合，用于模拟非线性React扩散系统建模的捕食者与被捕食者的相互作用。与FD2D不同，该系统通过通用边界条件在任意形状的区域上求解。FE2D系列代码使用有限元方法，能够在两个空间维度和时间上准确模拟捕食者与猎物之间的动态关系。MATLAB代码中的变量和参数名称与相关论文中描述的有限元方法符号一致，采用了MATLAB稀疏矩阵工具求解线性系统，优化了矩阵存储和计算时间。

本项目提供了基于 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法的 2D图像配准 方法，使用 MATLAB 实现。该方法主要通过提取图像中的关键特征点，并利用这些特征点进行图像的配准。主要流程包括： 特征点检测：使用 SIFT 算法在图像中检测出不变的关键点。 特征匹配：通过描述符匹配不同图像之间的相似特征点。 几何变换：使用估计的匹配点对图像进行几何变换（如仿射变换或透视变换）。 图像融合：对配准后的图像进行合成，生成最终的配准图像。 该方法在医学影像处理、遥感图像分析等领域具有广泛应用。