【物理应用】基于Matlab模拟波浪运动

图像增强之一——均衡化 均衡化图像方法对比 阅读详情

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

🔥 内容

波浪运动是一种介质中的扰动,它以波的形式传播。波浪可以发生在各种介质中,包括水、空气、固体和电磁场。

波浪的种类

波浪可以分为两大类:

  • **横波:**介质中的粒子垂直于波传播方向振动。例如,水波和声波。

  • **纵波:**介质中的粒子平行于波传播方向振动。例如,地震波和声波。

波浪的特性

波浪具有以下特性:

  • **波长(λ):**两个相邻波峰或波谷之间的距离。

  • **波速(v):**波浪传播的速度。

  • **频率(f):**波浪在单位时间内通过某一点的次数。

  • **波幅(A):**波浪从平衡位置到波峰或波谷的距离。

波浪的传播

波浪在介质中传播时,会发生以下现象:

  • **反射:**当波浪遇到障碍物时,它会反射回来。

  • **折射:**当波浪从一种介质传播到另一种介质时,它会改变传播方向。

  • **衍射:**当波浪遇到障碍物或狭缝时,它会绕过障碍物或狭缝传播。

  • **干涉:**当两个或多个波浪在同一介质中传播时,它们会相互叠加,产生干涉现象。

波浪的应用

波浪在科学、工程和日常生活中有广泛的应用,包括:

  • **水波:**用于航海、冲浪和发电。

  • **声波:**用于通信、医疗成像和声纳。

  • **地震波:**用于研究地球内部结构和预测地震。

  • **电磁波:**用于无线通信、雷达和光学。

结论

波浪运动是介质中扰动的传播,它具有独特的特性和广泛的应用。理解波浪运动对于许多科学和工程领域至关重要。

📣 部分代码

 clcclear all;close all%====Specify run directory ===================================​caso=menu('Selecciona un caso','Caso 9','Caso 10','Caso 11');if caso==1    load Caso9.mat;ho=0.6;%H=0.15 m; T=4 s; h=0.6 m     elseif caso==2    load Caso10.mat;ho=0.6;%H=0.15 m; T=5 s; h=0.6 m    elseif caso==3    load Caso11.mat;ho=0.6;%H=0.15 m; T=6 s; h=0.6 m   end​beachX=[20 30 30 20];beachZ=[0 1 0 0];    sand=[[209 172 46]/256];​m=length(xc);n=length(yc);dt=0.1;N=length(time);​%for iii=1:length(xc)    if(xc(iii)<20)    h(iii)=0.6;    else        h(iii)=0.6-0.1.*(xc(iii)-20);    endend​xS=input('Introduce la posici髇 de los sensores x (m):');%Ejemplo [10 22 25]for ii=1:length(xS)idx(ii)=max(find(xc<xS(ii)));end​%===============================%Animation loop%===============================water=[0 0 1];j=0;figure(1)for i=0:N-1    j=j+1;            subplot(2,1,1)    fill([xc(1) xc' xc(end)],[0 eta(j,:) 0],water), hold on​  for jj=1:length(xS)    plot([xS(jj) xS(jj)],[ho-0.1 ho+0.20],'k','LineWidth',3)%      text(xS(jj),0.9,'WG1')%     eval(['text(xS(jj),0.9,' ''WG'' num2str(jj))])         wg=text(xS(jj),0.9,['WG' num2str(jj)],'fontsize',12,'color','black','FontWeight','bold');​ end     xlabel('Along-flume distance (m)')    ylabel('Elevation (m)')    %     hold on     f1=fill(beachX,beachZ,sand);        td=title(['t = ' num2str(i*dt) '  s'],'fontsize',12,'color','black','FontWeight','bold');      set(gca,'FontSize',14)    axis([0 xc(end) 0 yc(end)])        set(gca,'LineWidth',2)        set(gcf,'position',[146         311        1166         681])    %    set(gcf,'position',[217         428        2119         610]) ​​    hold off        drawnow       ETA(:,1:length(idx))=eta(:,idx)-eta(1,idx);            subplot(2,1,2)    plot(time(1:j),ETA(1:j,:)),hold on %   axis([time(i+1)-20 time(i+1) -0.15 0.15]),hold off if(i<500)    axis([0 50 -0.1 0.20]),hold off else    axis([time(j)-50 time(j) -0.1 0.20]),hold off end     ​    xlabel('Time (s)'),ylabel('eta (m)')     set(gca,'FontSize',14)        set(gca,'LineWidth',2)    end​etaWG=ETA;​t=time;​%save Practica6.mat t etaWG​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

CLAHE 算法学习 matlab 概念可参考: CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法学习CLAHE具体实现主要包括6个步骤。1):分块。将输入图像划分为大小相等的不重叠子块,每个子块含有的像素数为M。参考示例为8×8块。 2):计算子块直方图。 3):计算剪切阈值clipLimit 4):像素点重分配。对每个子块,使用步骤三中多余的像素重新分配。 5):直方图均衡。 6):像素点灰度值重构。(源码中采用了双线性插值) http://www.realtimer 阅读详情

相关推荐

图像增强算法——局部对比度增强的CLAHE算法及其Matlab实现

与传统HE算法不同的是,CLAHE算法通过限制直方图的最大值来避免直方图均衡化过程中对图像的过度增强。图像增强是数码图像处理中的一项基本处理技术,在保持图像细节信息和减少噪声的同时,提高图像的视觉效果。其中,CLAHE算法是一种常用的局部对比度增强方法,可以有效地增强图像的细节信息。本文介绍了图像增强算法——局部对比度增强的CLAHE算法及其在Matlab上的实现方法。CLAHE算法可以有效地增强图像的细节信息,并且保持图像的自然感觉。执行完上面的Matlab代码后,就可以看到CLAHE算法增强后的图像。

2301_78484069的博客 3480

限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)

🌟 在探索CLAHE的奥秘之前,让我们先了解一下直方图均衡化的基础知识。温馨提示:本文内容较为深入,建议准备好一杯咖啡慢慢阅读。

Joson的博客 4万+

零件缺陷分析与海洋波浪动力学模拟:MATLAB与OceanWave3D结合应用

MATLAB,即矩阵实验室,是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于工程计算、控制设计、数据分析和可视化等领域。在零件缺陷分析方面,MATLAB能够处理图像识别、信号处理等多种任务,为工程师提供了一个强大的工具集,来自动化地检测和评估零件缺陷。OceanWave3D是一款专业的海洋波浪模拟软件,其基于3D数值模型,能够模拟海洋环境中波浪的生成、传播、以及与海岸线和人造结构的相互作用。该软件广泛应用于海岸工程、海洋能源、环境保护和船舶设计等领域。

weixin_42124497的博客 807

纱库孔识别算法模型

但是经过实验后发现,gi bbox更多的是关注到具有特征的背景,我们的数据集背景的区域是相对没有信息量的,可能是一些机台结构,可能是地板等,对于想要达到的目的是没有太大的关联性的,因此训练了另一个检测负责检测有料的检测器,并结合原本的检测结果成为我们的gi bbox进行蒸馏。以上这张图就很好的展示了yolox和之前的yolo系列的分类头的区别,对于由backbone得到的特征图,经过一系列降维后,在之前的yolo系列中,关于分类的概率和bbox坐标的预测都是同时完成,它们共享前一层的参数。

weixin_45603120的博客 817

二、频率调制光谱(FMS)技术——error信号的数学模型及其他推论

一些推论。

qq_41111336的博客 1604

服务器卡死排查实战:从现象分类到根因定位的完整手册

服务器卡死是运维中最令人头疼的故障之一,从游戏圈吐槽的“土豆服务器”到生产环境中的Linux系统无响应、rsync复制挂起,本质都是系统或进程失去正常响应能力。其原理通常涉及CPU、内存、磁盘IO或网络资源耗尽,以及内核和驱动异常。掌握系统化的排查方法,能够帮助工程师快速定位根因、缩短故障时间,避免盲目重启。本文从资源、层级、场景等多维度分类,结合top、dmesg、strace等工具,梳理一套从现象确认、指标收集、日志分析到进程定位的实战排查流程,并覆盖常见高频场景与预防治理建议。无论你是运维新手还是老手

weixin_33851177的博客 374

【风浪仿真】船舶波浪载荷联合作用下的运动仿真【含Matlab源码 7476期】

船舶波浪载荷联合作用下的运动仿真 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版),可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1630

揭秘Outlook/QQ邮箱伪造:如何利用Unicode编码绕过SPF检测

本文深入剖析了利用Unicode编码进行邮件显示名伪造的攻击手法,揭示了攻击者如何通过插入零宽字符等特殊编码绕过SPF检测,使邮件在Outlook、QQ邮箱等客户端中看似来自可信发件人。文章通过Python代码示例演示了伪造过程,并提供了从用户自查到管理员部署DMARC策略的多层次防御建议。

weixin_29063035的博客 332

【风浪仿真】基于matlab船舶波浪载荷联合作用下的运动仿真【含Matlab源码 7476期】

船舶波浪载荷联合作用下的运动仿真 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版),可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1575

基于RK3588的高效音视频对讲系统设计与实现

本文详细介绍了基于RK3588芯片的高效音视频对讲系统设计与实现。文章深入剖析了RK3588在8K编解码、高性能音频DSP及丰富接口方面的优势,并提供了从开发环境搭建、分层软件架构设计,到视频采集编码、音频回声消除及低延迟网络传输的完整实战指南,旨在帮助开发者充分利用该芯片硬件能力,构建稳定、低延迟的实时通信系统。

dapp9builder的博客 254

plotly包安装_Plotly(一)安装指南

plotly,是一个快速完善并崛起的交互式的、开源的绘图库库,Python库则是它的一个重要分支。现已支持超过40种独特的图表类型,涵盖了广泛的统计、金融、地理、科学和三维用例。Plotly 通过JavaScript构建,能基于Web显示实现交互式的可视化效果(Plotly最强大之处之一)。所以它的图形呈现可以方便的显示于Jupyter notebook(基于html)、独立的html中(直接显示...

weixin_35907189的博客 3468

基于matlab模拟二维波浪

模拟二维波浪是通过数值方法来模拟和展示水面上的波浪行为。下面是一个基本的二维波浪模拟的步骤:确定模拟区域:确定一个矩形区域作为波浪模拟的场景。将该区域划分为网格,每个网格代表一个小区域。初始化波浪:在每个网格点上初始化波浪的高度。可以使用随机数、噪声函数等方式生成初始波浪形状。时间步进:模拟波浪的时间演化过程。在每个时间步中,计算每个网格点上的波浪高度的变化。可以使用波浪方程或其他合适的数学模型来描述波浪的传播和变化。

m0_57702748的博客 717

ADRV902x射频评估实战:手把手教你用TES GUI生成ARM bin与JESD204C配置文件

在射频前端系统设计中,ADRV902x系列收发器凭借其宽带性能和灵活配置能力,已成为5G基站、微波回传等场景的核心器件。然而当工程师面对非官方硬件平台时,如何高效利用Transceiver Evaluation Software(TES)完成关键配置,成为项目推进的第一道门槛。本文将彻底解析脱离ADS9母板后的完整离线工作流,从参数预设到文件生成,手把手解决真实工程中的配置痛点。在Demo模式下,所有硬件状态检测都会被跳过,但配置文件生成功能完全可用。作为基础模板,因其配置最为简洁,便于后续自定义修改。

weixin_33704591的博客 429
上一篇: 【热力学】基于Matlab仿真高强度聚焦超声(HIFU)治疗生物组织温度场的二维分布情况
下一篇: 【通信】基于矩量法八木天线仿真附Matlab代码
创新优化预测
博客等级 码龄5年 3万+粉丝 1万+原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值