matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。 Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，Matlab具有以下一些好处： 1. 丰富的数学和科学函数库：Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库，这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具，可以大大简化算法开发的过程。 2. 易于学习和使用：Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境，使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似，这使得算法的表达更加简洁、清晰。 3. 快速原型开发：Matlab提供了一个交互式的开发环境，可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。 4. 可视化和绘图功能：Matlab具有强大的可视化和绘图功能，可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像，以及创建动画和交互式界面，从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。 5. 并行计算和加速：Matlab提供了并行计算和加速工具，如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器（GPU）来加速算法的计算过程，提高算法的性能和效率

冠状动脉瘘（CAF）是冠状动脉的罕见缺陷。 当冠状动脉的单个或多个分支与任何心腔或大血管之间的毛细血管前连通异常时，将其称为CAF。 它可以先天性或后天性形式存在。 与获得性瘘相比，先天性瘘占较高的百分比。 午餐时已经使用了多种成像方式，以提供最佳的方法来访问和治疗缺损。 在评估冠状动脉瘘方面，经胸多普勒超声心动图和多层CT（MSCT）血管造影具有值得称赞的作用，但MSCTA处于领先地位。

超声处理原位反应合成Al2O3/ADC12复合材料，熊俊杰，闫洪，以Al-B2O3为反应体系, 采用熔体直接反应法与超声处理相结合制备了原位Al2O3/ADC12复合材料。采用光学显微镜观察基体和复合材料的显微组�

为了探讨超声振动对普通磨削过程的影响,采取单颗磨粒磨削试验方法,在对普通和超声辅助单颗磨粒高速磨削的表面形貌特征(切削沟槽宽度、磨削轨迹干涉)进行理论分析的基础上,对相应理论进行试验验证和分析研究,同时还对超声辅助条件下基于磨削力信号的磨粒磨损进行了分析。结果表明:与普通磨削相比,在超声振动条件下,单颗磨粒高速磨削具有磨削轨迹干涉、切削沟槽宽等特点;不同的磨削力信号特征反映了不同形式的磨粒磨损。研究结果为磨削加工过程中的实时监测提供了一定的判定依据,也为以后整个砂轮的试验研究提供了理论和技术支持。

毕业设计：基于Matlab的超声场可视化研究及GUI仿真模拟（含源码+论文+答辩PPT）

超声模块 C51 程序

该附件包含了市面上常用的TOF芯片的数据手册与参考程序，有TI的TDC7200和TDC7201,以及ACAM公司的TDC-GP22芯片。 可用于TOF激光雷达、超声水表以及其他需要精密测时的领域。

超声全聚焦成像校正模型及加速算法.pdf,超声全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据的成像技术，具有成像精度高、缺陷表征能力强的优点，但也存在数据量大、计算时间长、近表面区域噪声较大的缺点，目前主要应用于后处理成像。针对以上问题，建立了基于阵元指向性函数的成像校正模型；结合并行计算设备，提出了基于三角矩阵数据采集和索引技术的成像加速算法。使用16阵元相控阵探头对带有人工通孔的铝制试块进行检测试验，结果表明，使用加速算法可以将每帧图像成像时间缩短至135 ms以内，满足实时成像的要求；添加校正模型后，对于图像近表面区域噪声抑制效果明显，降低了伪缺陷出现的可能性，提高了图像信噪比。

随着铝合金材料构件在各个领域的广泛应用，其内部缺陷的存在会导致产品不能正常使用甚至引起重大的安全隐患，所以对构件内部缺陷进行三维(3D)反演并判断缺陷形状日趋重要。以中心圆孔为内部缺陷的铝合金圆柱体作为研究对象，采用探头垂直入射的水浸式超声检测方法，将检测获得的时域信号经傅里叶变换得到频域关系后，依据检测构件缺陷位置和参考构件相同位置信号频域之间的关系，得到缺陷反演所需的散射场幅值的频域和时域数值，通过采用Born 近似方法对其内部缺陷进行三维反演研究。实验结果表明，尽管反演结果和实际相比，存在一定误差，但Born 近似方法仍旧能够较好地反演铝合金构件内部缺陷。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 超声脉冲压缩系统的新性能指标% by Sevan Harput % 英国利兹大学。 版权所有 2014。 % % 请将此代码用于科学和教育目的，请参考% 到以下出版物： % Sevan Harput、James McLaughlan、David MJ Cowell 和 Steven Freear， %“超声脉冲压缩系统的新性能指标”， % IEEE 国际超声波研讨会，2014 年。 % http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6931819 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 此函数计算以下性能评估指标% 对数压缩超声图像的选定区域： % -3 dB 主瓣宽度 (