Matlab jpeg2000压缩代码多分量医学图像的无损压缩方法 抽象的 在疾病诊断中，医学图像起着重要的作用。 它的无损压缩非常关键，它直接决定了本地存储空间的需求和远程医疗系统的通信带宽，从而有助于患者的诊断和治疗。 与医学图像有关的有两个非凡属性：无损和相似。 如何利用这两个属性来减少表示图像所需的信息是压缩的关键点。 在本文中，我们利用大数据挖掘来建立图像码本。 也就是说，找到图像的基本组成部分。 我们提出了一种用于多成分医学图像的软压缩算法，该算法可以准确反映图像的基本结构。 提出了图像压缩的通用表示框架，对压缩结果的测量结果表明，我们开发的软压缩算法在压缩率方面可以胜过流行的基准测试。 角色 该代码是为无损模式下的多分量图像压缩而设计的。 该代码可以在疟疾，BCCD和黑色素瘤数据集上获得压缩比结果。 对于其他数据集，只需做一些更改即可达到压缩效果。 代码先决条件 所需的软件包： pip install opencv-python --user pip install opencv-contrib-python --user pip install numpy 数据集： B

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matlab代码粒子群算法软计算优化工具箱（SCOT） 它能做什么： 1.一个工具箱，在一个保护伞下结合了六个优化算法。 2.每种算法都有单独的GUI。 3.结果的图形表示。 如何运行： 脚步： 打开MATLAB 打开包含所有必需文件的代码文件夹。 打开mastergui.m文件 点击运行 单击任何按钮以启动特定的算法GUI。 以下是运行不同算法的步骤：1.PSO（粒子群优化）： 从功能下拉列表中选择其他功能。 选择优化类型（最小化/最大化）。 单击“绘制！”（将绘制2D和3D图形） 绘制后：您可以更改不同的参数（遗传极限，种群大小，精度）速度因子也可以更改单击运行（模拟将开始） 对于所有其他算法（GWO / SCA / MVO / WAO / ALO）： 您可以更改以下参数（如果需要）：粒子数迭代数下界和上界变量数目标函数（在coste函数文件中写入） 通过选择搜索历史记录：过去的结果将被存储并同时显示。 单击“开始优化”（图形仿真开始），将显示结果

已使用两种方法对传输的位进行解码，(1) 硬或按位解码和 (2) 软或按块解码。 首先将4个信息位转换（编码）为7个码位以形成一个码字。 三个奇偶校验位分别为bit1+bit2+bit3、bit1+bit3+bit3和bit1+bit2+bit4。 首先使用 SNR 调制码位。 假定接收器的噪声功率（高斯）为1，平均值为0。（1）硬解码：-如果分别为正数和负数，则首先将传输的比特转换为+1和0。 如果有错误，使用校正子检测将一位翻转。 将解码的代码位与传输的代码位进行比较并计算 BER。 (2)软解码：-从所有16个可能的有效码字中计算接收码字的距离，并将传输的码字解码为距离最小的码字。 然后将解码后的码字与传输的码字进行比较并计算 BER。

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l-曲线矩阵代码磁性软物质模拟 该项目包含带有磁性粒子的软物质的模拟。 用Stoner-Wohlfarth模型模拟的硬磁颗粒。 磁性软粒子服从Froehlich-Kennelly定律。 该代码是为与Octave或Matlab软件一起使用而编写的。 斯托纳-沃尔法斯模型仿真 磁滞的斯托纳-沃尔法斯模型在SwParticle类中实现。 构造函数需要一个参数：外加场与易轴之间的角度（单轴各向异性） p = SwParticle( pi / 3 ); p.Draw( ' Folder for image representations ' ); 一阶反转曲线（FORC）模拟 FORC文件夹包含一阶反转曲线实验的仿真。 FORC实验的仿真包括四个步骤： FORC处理器初始化 物质的准备（磁滞回线的处理，以加快仿真速度） FORCs测量 一阶反转曲线图计算 可视化的FORC图 FORC图表分析由FORC处理器（例如，由PikeFORC类的对象）实现。 可以将FORC分析应用于实现iMatter接口的事物模拟对象。 例如，为了模拟单个粒子模型，请使用SingleParticleMatter类，该类的