轨迹重建

STReM 的 Matlab 代码，LandesLab 出的，做 3D 显微相关的朋友可以看看，蛮实用的。 LandesLab 的STReM3D 显微镜方法，专门研究点扩散函数（PSF）那块的朋友应该不陌生。这份 Matlab 代码比较适合搞3D 成像反卷积的人，尤其用DH PSF技术做轨迹重建的场景，模拟余弦轨迹也安排上了，直接跑demo_cos.m，结果清晰。 代码结构比较简单，Matlab 2009以上版本就能直接跑。左边输出模拟 PSF 位置变化，右边是累积图像展示，时间信息也压缩进去了。说白了，就是你用时间堆图像，再用 PSF 反卷积恢复轨迹，恢复的效果还挺像样。 对 PSF 感兴趣

在Oracle 10g中，当需要修改主机名或IP地址时，可能会导致Enterprise Manager无法重新启动的问题。以下是解决此问题的参考方法。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。 想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。 你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果

想深入了解图像压缩和哈夫曼编码的同学可以看看这个《基于霍夫曼图像压缩重建》的项目。它通过 MATLAB 带你一步步实现哈夫曼编码，理解图像压缩的背后原理。最关键的是，你会从灰度图像开始，通过统计灰度值频率、构建霍夫曼树，最终实现高效的图像压缩。整个过程不仅有理论的，还有代码实现，挺适合初学者或者有兴趣的开发者哦。 有趣的是，这个项目不只是做压缩和解压，还会有一些优化思路，比如动态霍夫曼编码，你在实战中提升技巧。如果你想进一步优化图像效果，还可以参考一些相关的 MATLAB 教程，挺有的。 如果你想加深图像的理解，或者了解哈夫曼编码的实际应用，这个项目会是个不错的选择。

该脚本作为体育工程领域的教学工具，展示了创建GUI的过程，并分析草坪碗的轨迹。