MATLAB项目:艾里光代码与微扰理论及斯托克斯现象分析

需积分: 44 30 下载量 118 浏览量 更新于2024-11-25 4 收藏 16KB ZIP 举报
资源摘要信息:"MATLAB艾里光代码" MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制系统、数据分析等领域。标题中提到的“艾里光代码”主要涉及到艾里积分(Airy integral)的计算和可视化,艾里积分是特殊函数的一种,在物理学中的波动方程、光学以及量子力学等领域有着广泛的应用。 描述中提到了几个关键的文件名和它们各自的功能: 1. `airyplots.m`:这个文件用于生成二维艾里积分解图,绘制艾里被积函数的指数,并绘制最陡下降等高线作为表面和等高线图。艾里函数通常用于物理中的波的传播问题,包括光学中的光束聚焦问题。 2. `approximations.m`:这个函数用于评估偏微分方程(PDE)解的近似、半近似和精确解。在偏微分方程的研究中,寻找近似解是一种常见的手段,特别是在解析解难以求得的情况下。 3. `caustic_diagrams.m`:这个文件用于绘制当光线进入球形液滴时主焦散的创建过程。焦散是光束聚焦的现象,在光学和摄影学中尤为重要,它描述了光线在通过介质时的聚焦和散焦行为。 4. `轮廓数据.m`:这个函数的功能是从轮廓矩阵中提取轮廓数据,可能用于分析物体的几何形状或在图像处理中识别边界。 5. `high_order_stokes.m`:此文件用于为Pearcey问题绘制斯托克斯线(包括高阶)。斯托克斯现象是波动方程解的一个特点,指波峰和波谷的传播速度不同,导致波形随时间变化的现象。 6. `HOSL.m`:这个文件的功能是绘制HOSL线的数据,这可能与高阶斯托克斯现象相关。 7. `pde_solution_plotting.m`:该文件用于在固定ε和时间的真实x间隔上绘制PDE问题(朗曼第3章)的精确解和近似值,并为固定ε在实(x,t)平面上制作热图样式图。这涉及到偏微分方程数值解的可视化。 8. `pearceypathode.m`:该函数用于找到Pearcey脚本的轮廓。Pearcey函数在描述某些波动现象时非常有用,例如在电场中波的传播。 本项目在标签中被标记为“系统开源”,意味着相关的Matlab代码被设计为公开可用的,鼓励开发者和学者们使用、修改和共享这些代码以进一步研究和教育目的。开源代码通常能够促进学术界的交流,加速科学和技术的发展。 最后,压缩包子文件的文件名称列表中包含的`MA30128_MATLAB-master`表明这是一个项目文件夹,包含了上述所有相关文件和可能的额外资源,整个文件夹作为一个完整的代码库提供。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####