各向异性扩散

各向异性扩散的稳定正方案，真的是搞图像的小伙伴不容错过的资源。用的是 Feraud 和 Mirebeau 那篇经典论文里的稀疏非负模板，优点就是：不管你的扩散张量多“偏心”，它都能稳定运行，还保证结果是正的，挺适合做图像降噪或医学图像那类精度要求高的活儿。

高噪声图像的边缘还挺难搞清楚的，用各向异性滤波来就比较合适。这个方法最大优点是——能去噪，还能保边缘。嗯，用MATLAB来搞这套挺顺手的，函数多、工具全、显示结果也方便，写个脚本跑一跑，图像干净不少。 Perona-Malik 扩散是整个算法的核心，它的思路也不复杂：像素变化主要看梯度，边缘处扩散慢，平滑区扩散快。你只要搞定几个参数，比如迭代次数、时间步长啥的，就能自己调出想要的去噪效果。 整个流程其实也还挺清晰的：imread加载图片 → 灰度预 → 写扩散系数函数 → 循环跑迭代 → imshow看效果。配套的.m脚本一般都封装好了，直接改参数或换张图就能用。 图像结构复杂的时候，比如医学

矩阵位移法的各向异性，用 Matlab 搞定其实还挺顺手的。这份代码资源专门 SPT 轨迹，搞多尺度下的各向异性，连 HMM 分类和 MSD 拟合也都打包好了，实用性高。 多时间尺度的 SPT 数据流程，设计得还挺清晰。比如你拿到 U2OS C32 Halo-hCTCF 的例子数据，只需要打开MergeQC_SPT_data.m，点一下运行，就能把多个细胞的数据合并+质量控制。 代码整体结构也蛮合理，分了两部分：前面是时空各向异性，后面是 HMM-MSD 分类的东西。如果你在研究核区结构、分子轨迹之类的东西，这套代码帮你省不少事。 还有一点值得提一下，作者参考的是 eLife 那篇“DNA 介

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

反应扩散系统的斑图仿真挺适合搞点视觉上的花活。这个 Matlab 程序就是那种上手快、结果炫、还能扩展的资源。能切换成时滞反应扩散形式，对搞非线性动力学建模的你来说，简直方便得一批。 用 Matlab 做斑图，最常见的需求无非就是：可视化要清晰，参数能改，仿真得快。这套代码在这几点上都做得还不错。时序图直观，参数结构清晰，改改初始条件或扩散系数，就能看到不同的花纹演化。 支持时滞反应扩散方程是个亮点。你要是搞过这块，就知道时滞项常常不好。但它这边封装得还蛮干净，几个参数切换一下就能试出效果。想研究成斑、条纹这些模式生成机制，挺合适。 代码结构不复杂，主函数部分控制仿真流程，reaction_d

主成分的多元回归建模，用来挖掘 SO₂排放的异常值，思路还挺清晰的。用的是 2014 年《中国统计年鉴》的数据，加上 SPSS 一套搞定建模、、挖特异值。像杠杆值、学生化残差、库克距离这些指标都用上了，得还挺细的。对于做环境类统计的同行，这个资源可以参考下，模型结构简单但够用，思路也蛮实在。 模型部分挺友好的，适合入门或教学使用。SPSS 用起来也没门槛，拖一拖、点一点就出结果了。如果你做过主成分，结合多元回归来找异常点会觉得还挺有意思的。尤其像 SO₂这种政策高度关注的污染物，建模的价值就比较大。 配套资源也挺全，从 PCA 到多元回归的规范，再到 MATLAB 的实现，基本都覆盖到了。像p

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。

本存储库提供了用于计算抵抗运动后心率变异性和神经肌肉表现的脚本。脚本处理测力板、功率和心率数据，通过统计和机器学习工具箱进行分析。该代码已通用化以适用于不同项目需求。