自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

MINI版matlab，无须安装，解压即用。
MINI版matlab.exe启动时不检查C盘序列号.在启动时不加载java窗口框架，去掉了不常用的toolbox和用不到的dll.所以这个版本是个最小依赖度的Matlab,没有simulink,也没有medit.但保留了plot和figure的zoom功能.如果自己还有啥需要用的toolbox函数，就的自己往目录里加了。
两个文件，共6M多，解压后大概20M多点。
由于不加载java窗口框架,没有simulink,也没有medit，大大减少了内存的消耗，但也带来了一些不便。
下面简单介绍MINI版matlab的使用。
没有medit，这时.m文件只能用记事本编辑，存到work目录下。
如work目录已有的test.m可在命令窗口执行test命令调用已有的test函数。
可自己添加函数和工具箱，setpath不能用，如果要新添路径需要到\toolbox\local\pathdef.m中手动添加。
如果matlab.exe不能正常启动，请双击bin目录下的matlab.exe或matlab.bat。
MINI版在只需使用简单功能时可节省内存，提高速度。
如需解决复杂的问题，建议使用全功能版。
小提示：在使用全功能版时在开始-_-运行输入matlab.exe-nojvm启动程序，将不加载java窗口框架，可以减少内存的消耗，加快速度。

使用方法:I=imread('图像文件名');[G,gabout]=gaborfilter1(I,2,4,16,pi/3);figure,imshow(uint8(gabout));

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

MATLABGUI设计学习手记（第二版）【罗华飞编著2011】电子书，以及原书配套的源程序。
=============================================编辑推荐一本广受好评的界面设计工具书！论坛答疑，包教包会，一书在手，毕业无忧。
随书附赠所有实例的程序源代码作者简介罗华飞，湖北黄冈1983年2月出生，2008年硕士毕业于哈尔滨工程大学通信与信息系统专业，现居重庆。
目前擅长MATLABGUI、WPF等界面设计，以及PIC单片机程序开发、数据库系统开发。
现在从事的是WPF软件设计工作,在四川航天电液控制有限公司从事电控产品配套软件开发工作.代表作有《MATLABGUI设计学习手记》第一版和第二版。
目录第1章GUI设计预备知识11.1知识点归纳11.1.1基本程序元素11.1.2数据类型71.1.3矩阵操作401.1.4程序设计491.2重难点讲解591.2.1矩阵、向量、标量与数组591.2.2数据类型转换611.3专题分析64专题1编程风格64专题2代码优化68专题3M文件编程小技巧72专题4正则表达式781.4精选答疑86问题1单元数组占用的内存空间如何计算86问题2如何生成指定格式的常矩阵、字符串87问题3如何生成随机矩阵90问题4如何查找或删除数据中满足条件的元素91问题5如何给数组元素排序94问题6如何从文本中查找数值96问题7如何验证邮箱名是否合法97问题8如何验证用户名或密码是否合法98问题9如何验证日期字符串是否有效99问题10如何验证身份证号是否符合指定的编码规则100问题11如何将最简多项式的字符串转换为系数向量102问题12如何抓取网页中的图片103第2章文件I／O1042.1知识点归纳1042.1.1高级文件I／O操作1042.1.2低级文件I／O操作1212.2重难点讲解1342.2.1二进制文件与文本文件1342.2.2sprintf与fprintf函数1352.2.3fscanf与textscan函数1362.2.4Excel文件操作1362.2.5图像数据的操作1362.2.6低级文件I／O操作1372.3专题分析137专题5MATLAB读写文本文件1372.4精选答疑147问题13如何提取Excel文件中的数据信息147问题14如何由图像生成字符矩阵150问题15如何循环播放WAV音乐，并可以倍速／慢速播放、暂停／继续播放和停止播放152问题16如何读取文本和数值混合的文件中的数据155问题17如何将十六进制数转换为float值155第3章二维绘图简介1573.1知识点归纳1573.1.1常用的二维绘图函数1573.1.2绘图工具1633.1.3绘图注释1663.2重难点讲解1743.2.1二维绘图的相关函数1743.2.2Tex字符1743.3精选答疑175问题18如何绘制几何曲线，例如矩形、圆、椭圆、双曲线等175问题19如何绘制数据的统计图176问题20如何绘制特殊的字符、表达式176问题21如何绘制网格图177问题22如何显示符号运算结果178第4章句柄图形系统1804.1知识点归纳1804.1.1句柄图形对象1814.1.2句柄图形对象的基本操作1824.1.3句柄图形对象的基本属性1924.1.4根对象1964.1.5图形窗口对象2004.1.6坐标轴对象2114.1.7核心图形对象2174.1.8uicontrol对象2384.1.9hggroup对象2434.1.10按钮组与面板2464.1.11自定义菜单与右键菜单2484.1.12工具栏与工具栏按钮2564.1.13uitable对象2644.2重难点分析2744.2.1句柄式图形对象的常用函数总结2744.2.2Figure对象的几个重要属性2754.2.3Axes对象的几个重要属性2764.2.4Line对象的几个重要属性2774.2.5text对象的几个重要属性2784.2.6uitable对象的几个重要属性278

termplotlibtermplotlib是一个Python库，可满足您所有终端绘图需求。
它旨在像一样工作。
线图对于线图，termplotlib依赖于。
安装后，代码importtermplotlibastplimportnumpyx=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,10)y=numpy.sin(x)fig=tpl.figure()fig.plot(x,y,label="data",width=50,height=15)fig.show(

将Matlab绘出的图像（FIG格式）导入AutoCAD（DXF格式）中，便于数据共享

用MATLAB生成达到出版质量的图形-export_fig.zip本帖最后由stellari于2013-5-2816:03编辑MATLAB的绘图功能非常强大，但是有两个突出的问题：1、导出的图片质量不高；
2、有时导出图片和figure中实际所见并不一致。
所以导致大家正式发表专业文章时不经常用MATLAB作为首选的绘图软件。
其实，只要解决了上面的两个问题，MATLAB也是可以生成能够达到出版水平的图形的。
简介export_fig（见附件）就是一个能够解决上述问题的工具包。
首先，问题1的主要原因是MATLAB的默认绘图渲染器较为原始，所以画出的线条都有很明显的锯齿。
而用export_fig导出的图片，所有的线条和文字都是经过抗锯齿处理的，所以视觉效果极佳；
至于问题2，export_fig会严格按照figure上显示的内容去导出，是真正意义上的所见即所得。
而且用export_fig导出的图片不会有MATLAB默认导出时那么大的白边，而是保证白边的范围仅能容纳坐标轴和title,xlabel,ylabel，这样使得图片的尺寸减小，排版更方便。
下两图选得虽然不是很有代表性，但是依然可以看出export_fig截出的图中白边大量减少，并且有非常先进的抗锯齿处理（比如，上图的红线在1-2范围内有很明显的锯齿，下图则几乎没有。
坐标轴上的数字也是如此）。
背景中的网格也由虚线变成了“淡实线”，更符合现代制图的审美观。
figure中直接选择save的结果：test1_1.pngfigure中选择save的保存结果export_fig的结果：test2_2.pngexport_fig的保存结果使用方法export_fig的使用方法很简单，解压附件中的文件，然后将得到的所有文件放入某目录中，再将该目录添加至MATLAB的搜索路径中。
导出图片时，输入export文件名即可将当前figure中的图输出至文件中。
export_fig能够自动识别文件名的扩展名，并保存成相应的格式。
注意如果需要导出pdf或eps格式的话，需要下载并安装ghostscript，具体可以参见export_fig的发布页http://www.mathworks.com/matlabc...nge/23629-exportfig题外话其实不要小看MATLAB。
MATLAB其实隐藏了一个非常强大的绘图模式：HG2。
这个模式平时是隐藏的，只能在MATLAB启动时通过附加参数的形式开启，即可以将MATLAB的快捷方式中的指向目标由"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"改为"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"-hgVersion2（注意hgVersion和2之间有一个空格）然后使用这个快捷方式打开MATLAB。
在界面上没有任何区别，但是当你画出图之后，你会发现一切都不同了。
（下二图转载自undocumentedmatlab.com，左图为普通模式，右图为HG2模式）HG1_plot.png普通（HG1）模式（无责任转载自undocumentedmatlab.com）HG2_plot.pngHG2模式（无责任转载自undocumentedmatlab.com）版本在2010以上，感兴趣的同学不妨一试（版本更早其实也可以尝试）。
当然目前HG2模式尚不稳定，所以并没有向一般用户公开。
不过这很可能是下一代MATLAB的发展方向，说不定R2014a的默认绘图模式就是HG2！总结目前公认最好的图片导出方案还是export_fig。
这个工具包在MATLABCentral上一直下载量排行第一。
这个工具包可以完全替代MATLAB自己的图片导出功能，强烈推荐大家使用。
我本人现在正在写的一篇文章就全部使用export_fig，而没有使用其他任何的绘图软件。
HG2模式应该是MATLAB的未来发展方向，大家可以先尝个鲜。
很有可能在不久的将来就能够在MATLAB中直接生成这种高质量的图像了。

不怎么实用，希望各位批评指导，相互学习clearall,closeall,TestDatabasePath=uigetdir('E:\我的大学','Selecttestdatabasepath');%自己设置地址prompt={'Entertestimagename:'};dlg_title='fingerRecognitionSystem';num_lines=1;def={'1'};TestImage=inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);TestImage=strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.bmp');im=imread(TestImage);ticI=imresize(im,[200200]);figure(1),subplot(131),imshow(I),title('原图');set(gcf,'position',[11600600]);level=graythresh(I);J=im2bw(I,level);figure(1),subplot(132),imshow(J),title('二值图');

是USB最新规范3.0的规范包，里面包含有1.ECN003(ResetPropagation)Figure.pdf2.ECN001(LDN120508).pdf3.ECN002_CabCon-1_.pdf4.ECN003(ResetPropagation).pdf5.Q1-09USB3_Errata.pdf6.USB30(11132008)-final.pdf7.USB3.0_AdoptersAgreement_Final_111308.pdf

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。