1.MATLAB GUI 简易教程及.EXE打包示例
2.案例实操：四面体单元悬臂梁的源码Matlab有限元编程过程讲解
3.MATLAB全版本安装包详细安装教程附200G源码/视频/讲义
4.（含matlab完整源码）手搓16QAM调制解调系统
5.Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
MATLAB GUI 简易教程及.EXE打包示例
新建GUI有两种方式，一种是教学建立好一个新的空白GUI后，会进入一个界面。源码
简易GUI程序功能包括：两个GUI，教学第一个GUI包含一个点击按钮和一个uitable，源码点击按钮后跳转至第二个GUI。教学移动crm 源码下载在第二个GUI中，源码需要在edit控件中输入两个数字，教学将它们相乘后存储在excel中，源码同时在第一个GUI的教学uitable中显示结果。第二个GUI还包含一个关闭按钮，源码点击可关闭当前GUI并复制保存的教学excel文件。
简易GUI程序包含以下知识点：在第一个GUI中创建一个按钮和uitable，源码修改按钮tag为“clickButton”，教学双击按钮后编写callback函数。源码在callback函数中加入代码，实现按钮点击后跳转至第二个GUI的功能。在第二个GUI中，创建两个静态文本、两个可编辑文本和两个按钮控件，配资平台 源码编写“确定”按钮的代码，实现数据输入、计算与存储功能。
打包GUI程序的方法是使用MALTBA命令行输入“deploytool”，点击"Application Compiler"，设置所需内容并点击“Package”开始打包。注意runtime的选择，可选择让安装用户下载runtime，打包后安装包较小但下载速度慢，或将其集成在安装包内，安装包较大但安装速度快，依据个人情况选择。
有关GUI源代码及本文章.md文件，可访问个人GitHub仓库：URL: github.com/Little-Chen-... HTTPS: github.com/Little-Chen-...
案例实操：四面体单元悬臂梁的Matlab有限元编程过程讲解
本文详细介绍了Matlab中如何进行四面体单元划分的三维结构悬臂梁的有限元编程。通过《Matlab有限元编程从入门到精通讲》的实例，我们将处理一个集中荷载下的悬臂梁，涉及单元刚度矩阵的推导，等参单元和Hammer数值积分，以及三维问题的深海唯美psd源码后处理计算。整个过程包括前处理（节点坐标、单元划分和边界条件）、分析主程序（求解刚度方程）和后处理（结果展示）。
有限元程序的核心组成部分包括：
- 前处理：定义节点和单元，设定边界条件。
- 主程序：基于能量原理，通过单元刚度方程求解整体结构。
- 后处理：输出结果并进行数据分析。
有限元法的步骤包括几何域离散、能量原理求解单元刚度、单元集成、处理边界条件、计算位移场和物理量。关键点在于节点描述、场描述以及单元刚度方程的推导，特别是四面体单元的坐标映射和形函数的使用。
文章还提及了三维空间弹性问题的基础描述，以及四面体单元坐标变换和形函数插值的详细过程。通过矩阵运算和数值积分（如高斯积分和Hammer积分），微信网页 源码最终得到单元刚度矩阵和应变、应力的计算方法。
如果你对Matlab有限元编程感兴趣，无论是初学者还是进阶者，都可以通过作者提供的Matlab源码和资料包进一步学习。作者还提供了课程支持和用户交流平台，为学习者提供了丰富的学习资源和答疑服务。
MATLAB全版本安装包详细安装教程附G源码/视频/讲义
MATLAB是一款强大的数据分析工具，适用于机器学习、信号处理、控制设计、图像处理、通信、计算机视觉和机器人技术等领域。以下是MATLAB b版本的详细安装教程，附赠G源码、视频和讲义。
1.右键解压安装包到“Matlab b”文件夹。
2.打开解压后的c 期货源码Matlab文件夹。
3.选中文件夹，右键点击选择“运行”。
4.进入Matlab选项，选择“我有文件安装”。
5.点击“是”，继续下一步安装Matlab。
6.在输入文件安装下方，输入序列号：-------------------------。
7.点击“浏览”，在解压后的文件夹中找到Matlab文件夹。
8.选中文件，点击“打开”继续安装。
9.点击“下一步”。
.选择Matlab的安装路径，点击“下一步”。
.点击“下一步”，开始安装Matlab。
.勾选将Matlab快捷方式添加到桌面，点击“下一步”。
.点击“开始安装”。
.等待Matlab安装完成。
.点击“关闭”安装程序窗口。
.打开Matlab文件夹。
.复制bin文件夹。
.将bin文件夹粘贴到Matlab安装路径下（第步设置的路径），点击“替换目标中的文件”。
.双击图标，打开Matlab。
.Matlab安装结束。
MATLAB源码、视频和讲义内容较多，此处仅展示部分。
（含matlab完整源码）手搓QAM调制解调系统
在通信领域，QAM调制方式在OFDM系统中广泛应用，因其先进的调制特性。为深入理解QAM系统运行机制，我在理论学习之余，决定自行使用MATLAB编程实现从头至尾的QAM调制解调系统，以获得更为直观的感受和体验。
起初，我发现MATLAB库中提供了现成的qammod函数，使用几行代码即可轻松完成任务。然而，为了达到对系统运作过程的深入理解，我决定从零开始，亲手搭建QAM系统，从产生UNRZ波形、串并转换，到星座图映射、QAM调制，最终过AWGN信道并解调，每一步都通过figure展示码元波形及调制前后的星座图，以利于学习。
整个MATLAB代码共行，详细内容请下拉查看。此项目旨在提供一个实用的参考案例，欢迎各位同行学习参考。
在编程过程中，我参考了多本专业书籍和博客，并在此对各位前辈表示诚挚的感谢。相关资源链接如下：[1][2][3]。理论与实践相结合，方能深刻理解技术。希望此项目能对大家的学习和工作有所启发。
Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
LSB算法作为图像隐写的基本策略，将秘密信息替换载体图像的最低比特位。在灰度图像中，每个像素值为0到之间，位平面则指的是像素值的各个二进制位。以Lena图像为例，其位平面图从右到左和从上到下，位权依次降低，位平面越低包含的图像信息越少，与之相邻的比特相关性也越弱。最低位平面作为不含图像信息的区域，常被用于隐写操作。
LSB隐写通常要求载体图像为灰度图。示意图表明，像素的二进制编码通过选取特定位进行信息的嵌入与提取。选取不同位平面时，LSB算法对图像保真度有差异，这表明在不同的位平面进行嵌入会得到不同程度的原始图像保持效果。
算法原理可通俗描述为：将图像视为由像素组成的二维像素矩阵，每个像素的灰度值由二进制表示。灰度值可以看作在0-之间的8位二进制数，LSB算法则选择修改其中最低位来隐藏信息。人眼对此类微小变化难以察觉，因此LSB算法能保持内容不变。值得注意的是，LSB算法通常在最低位平面进行信息嵌入，以减少对图像质量的影响。
基本特点包括：LSB算法能够在图像中隐藏大量数据（高容量），但算法的鲁棒性相对较差。这意味着在经过信号处理（如加噪声、有损压缩等）后，从处理后的图像中提取信息可能失去数据完整性。常见嵌入方法有连续性、连续并随机化处理、同时在最低与次低位平面嵌入、逐位随机嵌入等。
总之，LSB算法提供了一种隐蔽但相对容易处理的图像隐写方法，特别适合对内存和速度要求较高的应用场景。不同嵌入策略的鲁棒性有所不同，选择恰当方法以平衡数据隐藏容量与隐写安全性，是实现高质量隐写效果的关键。
