EZTools优化和增强MATLAB数据图形的工具集

查询与定位MATLAB函数的方法可在MATLAB命令窗口键入peaks并键入peaks——获得peaks.m函数清单确定以下MATLAB函数的位置。如果nargin是学生meshgrid max disp surf axis xlabel

本工具利用白平衡模拟技术，优化了图像处理中的色彩增强方法。它显著改进了计算机视觉任务，如图像分类和语义分割的模型表现。该工具是基于我们的研究成果，解决了深度学习中由于颜色恒常性问题导致的性能下降。此研究于2019年在国际计算机视觉会议（ICCV）上发布。项目详情请访问：http://cvil.eecs.yorku.ca/projects/public_html/wb_emulation/index.html。使用步骤包括：1. 运行install_.m；2. 可尝试单图像处理的demo_single_image.m、批量处理的demo_batch.m、以及处理并生成图像与真实文件对的demo_

这个文件收录了几个MATLAB实现动态显示图形的示例，非常适合用于数据分析和展示，提高工作效率。

这是一个简单的m文件，通过MATLAB 2008或更低版本与其内部的Maple引擎进行交互。请注意，此脚本尚未经过“Maple Toolbox for MATLAB”的测试。使用此提示，您可以在MATLAB命令提示符中与Maple引擎交互，仅支持部分Maple功能。退出时将返回最后一个Maple结果和状态。

5.2公式是R统计分析中的核心组成部分，几乎所有函数都使用相似的符号。公式的典型形式为y ~ model，其中y表示响应变量，model是一组元素项的集合，需要对其中一些项进行参数估计。这些元素项通过特定的运算符连接，如a+b表示a和b的相加效应。如果X是一个矩阵，则反映各列的相加效应，例如X[,1]+X[,2]+...+X[,ncol(X)]。此外，还可以通过索引向量选择特定列进行分析，如X[,2:4]。

随着技术的进步，MATLAB在图形对象和句柄的应用方面显得尤为重要。本课件详细探讨了MATLAB中图形对象和句柄的基础及其工程应用，为学习者提供了全面的解读。

视觉是人们感受世界、认识自然的最重要依靠。数据可视化的目的在于：通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。本章将系统地阐述：离散数据表示成图形的基本机理；曲线、曲面绘制的基本技法和指令；特殊图形的生成和使用示例；如何使用线型、色彩、数据点标记凸现不同数据的特征；如何利用着色、灯光照明、反射效果、材质体现和透明度处理渲染、烘托表现高维函数的性状；如何生成和运用标识，画龙点睛般地注释图形；如何显示和转换unit8、unit16、double三种不同数据类型所体现的变址、灰度和真彩图

matlab 代码里的rir-NoiseAugment是个挺实用的小工具，专门拿来做语音增强里的噪声模拟。你可以可视化房间布局，自己拖拖拽拽麦克风和声源的位置，搭配你现有的数据集，合成各种条件下的带噪语音。噪声类型也挺全的，粉红噪声、蓝噪声这些都有。结构分得也清楚：Logging/ 负责环境配置记录，NoiseTypes/ 管不同类型的噪声添加，Roomsimove/ 是老牌计算RIR（房间脉冲响应）的，withoutApp/ 还能直接批量跑增强任务，不用每次开 GUI，适合训练前预。如果你做远场语音识别或者在搞语音数据增强，这个项目还挺值得一试的。记得装好相关依赖，有些第三方工具比如 RIR

Matlab代码在qpOASES方面进行了详细优化。