相对相位分析

该存储库包含与以下手稿相关的Matlab代码：P. Ippersiel、SM Robbins、PC Dixon。研究了步态过程中的下肢协调性和可变性，探讨了年龄和行走表面对步态的影响。代码需在Matlab 2020a及以上版本中运行，支持Mac OS 10.15.5。

Matlab开发：相对增益阵列。该程序用于计算相对增益阵列（RGA）、一般RGA以及输入和输出有效性。

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

问题在于优化整体燃料消耗的同时，使机动航天器与目标航天器会合。由于传输是共面的，因此不考虑平面外项。这是一个具有指定边界条件的自由最终时间最优控制问题。

Matlab开发：相对小波能量计算方法。这篇简短的教程介绍了如何计算相对小波能量的程序。

这段Matlab代码进行矩阵运算，用于计算MMD和相对MMD测试。在示例文件Example_Vae.py中提供了一个示例，展示了如何训练两个变分自动编码器，并使用MMD方法将它们的样本与保留集进行对比。相对MMD的准确计算对于其有效性至关重要，因此矩阵运算可能会较为复杂。确保您的numpy安装正确配置，链接到优化的BLAS库（例如openblas）。如有疑问或错误报告，请随时与我们联系。

matlabhill 的 hilbert 代码，挺适合做信号的朋友参考参考。它把扫动拍动这类比较复杂的信号，用希尔伯特变换拆解成了相位、幅度和偏移这几部分。这样一来，起来就清爽多了。 基于 UCSD 神经物理实验室的原始 MATLAB 实现，这个 Python 版本代码复刻得还不错。输入是晶须角的向量信号，外加采样率Fs和带通范围bp，输出就是你想要的相位估计和过滤信号。 说白了，希尔伯特变换就是把一个实数信号搞成一个复数形式，比如cos(t)变成cos(t) + i sin(t)，相位就能直接拿出来用了。适合像小鼠须运动、脑电振荡这种有节律的信号。 代码风格也蛮清爽，注释还行，逻辑清晰。如果

三维动能变化用 Matlab 玩得转，是在 AEB 系统场景里，TTC（Time To Collision）这种指标挺关键的。这个资源讲的就是怎么用三维数据来 TTC 对相对动能的影响，方向蛮实用。自己搞模型、调参数、做可视化，都能靠它走得比较深。 Matlab 的三维数组其实不难，关键在结构组织上合理。比如你搞一堆 TTC 的数据，还得按时间和相对速度整理成三维结构，这样才好后面一顿。而资源里那篇《Matlab 进阶教程三维数组与结构数组操作及数据》，讲得还蛮系统，能快速上手。 三维可视化也是亮点之一，数据多了靠肉眼可不行，图像一出来，趋势啥的立马一目了然。推荐你看下《三维数据可视化》这篇，

本资源提供了一个MATLAB程序，用于实现相位相关图像配准算法。 文件内容： Matlab1.jpg：输入图像 Matlab2.jpg：配准后的结果图像

利用Matlab中的相位相关方法，成功实现了图像的配准。这种方法适用于多传感器图像，能够处理缩放、平移和旋转等多种变换。