MATLAB和Python中易用的2D浸入边界方法 IB2d源代码

MATLAB精度验证代码BIE2D是一个用于解决2D曲线上边界积分方程的MATLAB工具。该代码利用势能理论解决分段恒定系数线性PDE的边值问题，采用高阶或频谱正交以接近机器精度，且未知数极少。它提供了一个简单统一的接口，适用于Laplace、Helmholtz和Stokes核的层电势和Nystrom矩阵的填充，包括现代正交函数和近似评估方法（如基于Cauchy算法的方法）。此外，代码还包括简易的边界值问题求解器，适用于各种几何形状，如单周期和双周期。MATLAB精度验证代码BIE2D高效实施各种方案，是学术界和工程实践的有力工具。

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

我创建了这个小程序，因为在对我的数据进行PCA之后，我需要频繁绘制图表。使用Fastplot按钮，结合plot命令和removepoint（这是对removepoint的Jean-Luc Dellis修改），可以自动绘制图表，不需要用户自定义每个类别的符号和颜色。Group Scatter Plot使用gscatter命令，允许用户为绘图点指定符号和颜色。如果用户向Gname按钮指定向量名称，则执行matlab中的gname函数。请注意，Removepoint仅适用于Fast PLOT，不适用于gscatter。Plot3drem在3D中的操作类似。尽管这些软件不完美，但它们显著节省了我绘图的

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

评估脑肿瘤的三维磁共振成像在医学上具有多方面的应用。医院通常使用2D MRI检查肿瘤的形态和不规则性，经由专业医生检视并进行计算机诊断工具（CDT）确认。本研究开发一种高准确性的CDT，以支持MRI的轴向视图（AV）、冠状视图（CV）和矢状视图（SV）上的肿瘤检测。

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

这款 Matlab 工具助力模拟 2D 桁架结构，计算并呈现关键结果，例如节点位移和杆件受力。

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。

这个zip文件包含两个m文件，用于生成Savitzky-Golay平滑和微分滤波器的2D光谱图。这些文件用于教育和示例目的。使用方法：[w, A] = ztrans1d(h); [u, v, A] = ztrans2d(h); u, v, w分别是1D和2D频率折叠频谱。A代表振幅密度，h是1D和2D滤波器系数。