S-Function
当前话题为您枚举了最新的 S-Function。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Simulink S-Function建模PPT课件(MATLAB学习资源)
Simulink S-Function建模PPT课件(MATLAB学习资源)包含了关于如何在Simulink中进行S-Function建模的详细指导和实例展示,适合希望学习MATLAB应用于模型建立的学生和工程师使用。课件内容涵盖了基本概念、操作步骤和实用技巧,有助于读者快速掌握相关知识并应用于实际项目中。
Matlab
15
2024-09-27
简单教程使用C S-Function构建自定义Simulink模块
在某些情况下,用户可能需要创建具有自定义功能的Simulink模块。介绍了如何使用C S函数创建Simulink模块的方法,并提供了一个示例。该示例包含了逐步的过程和C S函数的源代码。使用这种方法可以根据用户需求构建更复杂的模块。
Matlab
16
2024-07-26
详解Matlab中S-Function参数设置的两个案例
详细解析了Matlab中S-Function参数设置的两个实际案例,帮助读者深入理解相关概念和应用场景。
Matlab
16
2024-09-30
MATLAB Implementation for Cryptographic S-Box Testing Bent Function Evaluation
在密码学中,S-box用于混淆原理,测试S-box的强度时,弯曲函数(bent function)是一个常用的测试方法。为了评估S-box的安全性和抗攻击能力,利用MATLAB可以进行弯曲函数的计算与测试,确保该S-box的抗线性攻击能力。通过这一测试,可以验证S-box的非线性特性,从而保证其在密码系统中的安全性。
Matlab
14
2024-11-05
Matlab Development Rootshufflem Function for Eigenvalue Sorting
Rootshufflem is a Matlab function designed for sorting the roots and eigenvalues of a matrix. This tool enhances the analysis of polynomial equations and dynamic systems by providing a systematic way to organize and manipulate eigenvalue data.
Matlab
10
2024-11-03
Image Matching MATLAB Function temp_matching
Function temp_matching(t1, t2, upl_1, lor_1, upl_2, lor_2, th, cal)
Function Purpose
This function performs image matching between two input images. The process utilizes upper and lower coordinates for both images to match corresponding features based on a threshold and calculation method.
Input Par
Matlab
10
2024-11-06
Image Blurring Function Implementation in MATLAB
介绍如何使用 MATLAB 实现对图像的 打码 功能。主要步骤包括加载图像、选择要打码的区域,并应用 模糊 处理。最后,保存修改后的图像以供使用。
Matlab
7
2024-11-02
69_PSO_Optimization_Nonlinear_Function_Extrema.zip
配套案例26粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip
Matlab
8
2024-11-06
geodistance.m-MATLAB Function to Calculate Geodesic Distance Between Two Points
此文件定义了一个MATLAB计算两点坐标的函数,带地球弧度。该函数通过使用经纬度坐标来计算两点之间的地理距离,考虑地球曲率的影响,确保计算结果的精确性和真实性。
Matlab
11
2024-11-06
Sentence Function POS Tagging for Remaining Words in SentenceParseNew-MATLAB Development
将字符串作为输入,并为句子中的其余单词给出最可能的词性标签。它检查: 1)根据训练数据中该词的标签,该词的每个标签的概率;2)根据前一个词的标签,该词的每个标签的概率,与训练数据比较并将两者相乘以给出单词最可能的标签。因此,即使您给它添加一个新名词,它也可能会将文章后面的单词标记为名词。如果您有任何建议或疑问,请通过samyuktaramnath[at]gmail[dot]com或hale2bopp[at]gmail[dot]com与我联系。
Matlab
16
2024-11-03