针对目前时间序列决策研究方法的一些缺陷，提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法，并给出了该方法的实验分析。实验结果证明该方法能够找出多变量时间序列子序列的形态与某个序列的后期趋势或状态的决策信息。

这个包与我们论文的功能和分析相关联： Payam Shahsavari Baboukani, Ghasem Azemi, Boualem Boashash, Paul Colditz, Amir Omidvarnia, 一种新的多变量相位同步测量：在多通道新生儿脑电图分析中的应用， 数字信号处理，第 84 卷，2019 年，第 59-68 页，ISSN 1051-2004 我们承认我们的实施中有以下参考： Matlab 的循环统计工具箱： https : //au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10676-circular-statistics-toolbox-directional-statistics Hyper-Torus Synchrony (HTS) 测量来自 M. Al-Khassaweneh、M. Villafañ

另见http://dylan-muir.com/articles/circular_kernel_estimation/ circ_ksdensityn - 计算周期和非周期域上的核密度估计用法：[vfEstimate, vfBinVol] = circ_ksdensityn(mfObservations, mfPDFSamples, ) 此函数计算（可选加权）数据样本在周期和非周期域上的核密度估计。 假设样本跨维度独立； 即密度估计是针对数据的每个维度独立执行的。 'mfObservations' 是在（可能是周期性的）域上进行的一组观察。 每行对应一个观察，每列对应一个特定的维度。 默认情况下，所有维度在 [0..2*pi] 中都是周期性的； 这可以通过提供可选参数“mfDomains”来修改。 'mfDomains' 中

该检验基于 Wilks 方法 (1963)，设计用于从正态多元样本中检测单个异常值，并通过 Yang 和 Lee (1987) 公式将最大平方马氏距离逼近 F 分布函数。 显着平方的Mahalanobis距离表示离群值。 为了测试异常值，此函数调用压缩的 ACR m 函数。 输入： X - 多元数据矩阵。 alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05）。 输出： - 在多变量样本中检测到的异常值表。

在自动化领域用处很大，在研究生阶段，在专业研究过程过程中经常用到

matlab eof代码

霍特林 地位 关于 Hotelling 实施了一个和两个样本 Hotelling T^2（T 平方）测试。 它还实现了 Hotelling Control Charts (Multivariate) 和多个 Univariate Control Charts 自由软件：MIT 许可证 文档： : 。 tests/data额外tests/data 特征 统计模块涵盖hotelling t^2（t平方）统计、f值和p值 覆盖单变量控制图和霍特林控制图的绘图模块 使用可选的dask （和distributed ）模块，可以有效地处理大型数据集 使用可选的plotly模块，提供交互式图表： 为了使其正常工作，您必须安装plotly 0.5 或更高版本。 这可以从 pypi 或通过 conda 的 plotly 通道获得： conda install plotly -c plotly 学分

倒立摆系统是一个典型的非线性、强耦合、多变量和不稳定系统，作为控制系统的被控对象，通过以单级倒立摆为被控对象，来掌握控制系统的数学模型的建立方法和及控制系统的调试方法，掌握MATLAB仿真软件的使用方法。 本次课程设计包含如下几个内容： [1]研究该装置的非线性数学模型，并提出合理的线性化方法，建立该装置的线性数学模型－传递函数（以u为输入，为输出）； [2]用画根轨迹方法对系统进行稳定性分析,用BODE图求出系统的相角裕度和截止频率. [3]用Matlab求系统阶跃响应.

替换代码中的函数和初始值。 您可以根据所需的解决方案更改迭代次数。

本文将从矩阵论的角度来描述多变量控制系统中的可控性及可观性问题，并简单举例一个全维观测器的设计步骤与思路，用以加深矩阵论在控制系统中应用的理解。 一个系统的状态向量x(t)和输出向量y(t)能否控制，系统的状态向量x(t)能否通过控制向量u(t)和输出向量y(t)观测得出，是系统最基本的性质。可控性和可观测性对确定系统的结构以及稳定性等方面具有很重要的作用。