Journal of Open Research Software· 2021Q3
MATLAB için PIVlab: Gelişmiş Algoritmalar Doğruluğu Artırıyor
Particle Image Velocimetry for MATLAB: Accuracy and enhanced algorithms in PIVlab
- 1.147atıf
- Q3SCImago
- 2021yıl
Kısa özet
Parçacık Görüntü Hız Ölçümü (PIV) için ücretsiz bir MATLAB araç kutusu olan PIVlab, yer değiştirme tahminlerindeki sapma ve ortalama karekök (RMS) hatasını önemli ölçüde azaltan geliştirilmiş algoritmalar sunuyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- PIV analizi için ücretsiz bir MATLAB araç kutusu olan PIVlab, geliştirilmiş algoritmalar sunuyor.
- Doğrusal ve tekrarlanan korelasyon gibi yeni yöntemler yer değiştirme tahminlerini iyileştiriyor.
- Parçacık görüntüleri, parçacık olmayan görüntülere göre önemli ölçüde daha düşük sapma ve RMS hatası gösteriyor.
- Geliştirmeler, deneysel ve sentetik görüntü verileriyle doğrulandı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
PIVlab is a free toolbox and app for MATLAB®. It is used to perform Particle Image Velocimetry (PIV) with image data: A light sheet illuminates particles that are suspended in a fluid. A digital camera records a series of images of the illuminated particles. The input images are divided into sub-images (interrogation areas), and for each of these, a cross-correlation is performed. The resulting correlation matrix is used to estimate the most probable displacement within each interrogation area. PIV is extensively used for flow analyses where a thin laser sheet illuminates suspended particles in the fluid, but also for other moving textures, like cell migration or ultrasonic images. This paper presents several improvements that were implemented in PIVlab, enhancing the robustness of displacement estimates. The benefit of these improvements is evaluated using experimental images and synthetic images of particle and non-particle textures. Linear correlation and repeated correlation increase the robustness and decrease bias and root-mean-square (RMS) error of the displacement estimates. Particle images have a significantly lower bias and RMS error than non-particle images.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Open Research Software, 2021 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Mekanik
Computational MechanicsEngineering