漂移扩散

如果你在做半导体建模或者需要漂移扩散问题，这个资源挺适合你的。泊松方程代码采用 C++和 Matlab 实现，支持 1D、2D、3D 模型，主要是通过有限差分方法来求解半导体 Poisson-Drift-Diffusion 方程。这些模型可以用于光照下的太阳能电池建模，也可以电流-电压曲线问题。它了多种自洽迭代方法，比如Gummel 方法，确保了数值的稳定性。你也可以根据需要修改模型来适应其他系统。如果你刚接触这些模型，可以从 1D 版本开始，这个版本还挺容易上手。C++11 编译器是必须的，还有一些其他工具也实用，比如QT Creator IDE 来你编译。，这个代码资源为你了一个全面的框架

针对初始均匀等离子体浓度的一维气体二极管，该程序采用均匀细网格上的方法（MOL）求解电子和离子的连续性方程。漂移通量采用Lax-Friedrichs表达式分裂，利用五阶加权ENO方案（WENO5-LF）进行重构。扩散项独立处理，电场强度可通过一维泊松方程的解析解直接计算。边界条件包括阴极的二次电子发射和阳极离子通量的隔离。由于采用WENO5方法，即使在较粗的网格条件下（nx = 80），也能保持较高的精度。生成的MOL ODE系统非僵硬，因此可通过RK方法（如ODE45和ODE23）轻松求解。如有疑问，请随时联系我。

深入探讨了均值漂移算法的核心概念、理论基础及其在不同领域的应用。文章首先阐述了均值漂移算法的基本原理，包括核密度估计、梯度上升和模式搜索等关键步骤，并解释了其在数据聚类、图像分割和目标跟踪等方面的应用。

该代码实现了一个使用TensorFlow进行均值漂移聚类的算法。均值漂移聚类是一种基于核密度估计的无监督学习算法。高斯核用于计算数据点的密度，并且数据点根据其密度的梯度移动，直到达到稳定状态或达到最大迭代次数。该代码提供了聚类过程中对算法参数进行调整的选项。

层次聚类方法的 STM 图像校正工具，DHCT 用 MATLAB 写的，适合做扫描隧道显微镜图像的你参考一下。它比较的一点，是能像热漂移、磁滞这些搞破坏的小问题。层次那块做得挺灵活，你可以设阈值剪枝，校正过程自动化程度也蛮高。 MATLAB写的代码结构也清晰：从预、距离矩阵、聚类树、剪枝，到最终的失真校正，逻辑一步步顺。尤其像pdist、linkage这些函数，直接用着就挺爽，图像对比前后效果一看就懂，适合科研展示。 而且是开源的，改代码也方便。你要是自己实验室 STM 图常有漂移、蠕变这些烦人问题，用它试试也不吃亏。就算不直接用，借鉴它图像聚类的思路也挺有价值的。 如果你对层次聚类、STM

均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift，用于进行聚类。要使用该类，需要提供要使用的内核函数和内核带宽，然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。

数据流挖掘作为热门研究领域，涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理，提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性，利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法，该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测，并通过实例验证了其可行性和有效性。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

点扩散函数（PSF）在光学成像中重要，它理解光学系统如何把理想点源成像成实际的模糊图像。通过在 MATLAB 中进行计算，可以模拟这些衍射效应、像差等因素对图像的影响。你可以通过调整光学系统参数，比如波长、光圈和焦距，来改变 PSF 的表现，优化成像效果。尤其是如果你做图像复原或光学设计，理解 PSF 是不可或缺的。MATLAB 在这方面表现相当强大，支持一系列函数，如fft2和ifft2来实现傅里叶变换，你精确计算 PSF。如果你想进一步了解矢量 PSF，MATLAB 也了相关工具支持。，点扩散函数是优化光学成像系统的关键工具，掌握它能让你在成像和图像复原中游刃有余。如果你对光学成像和 MA