在使用MATLAB软件进行空间计量分析时，工具箱的使用特别重要。 目前，用于截面数据空间计量分析的工具箱主要由LeSage教授提供，用于面板数据空间计量分析的工具箱主要由ELHORST，Lacombe提供，虞吉海老师对面板数据空间计量模型的偏误修正问题也有相应的函数文件提供。 上述两个工具箱下载后，请分别解压缩为jplv7和Toolbox FQ 2020文件夹，随后在各种版本的MATLAB软件下加载默认路径即可使用。默认路径的加载方式为：打开MATLAB程序--主页--设置路径-添加并包含子文件夹--选择解压缩的jplv7和Toolbox FQ 2020文件夹 —-保存。 值得注意的是，工具箱中仅提供了空间计量分析中所需要的基本文件，实际建模中需要首先编写关于数据处理、变量命名和空间权重矩阵设置的相关脚本函数文件，随后调用工具箱中的相关文件函数文件即可进行估计、假设检验等。

MATLAB数学建模工具箱安装步骤 % 1. 将工具箱例如：GraphTheory.zip解压缩至matlab安装路径下\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matlab11\toolbox\工具箱文件夹路径增至path中,放在最前面，并保存设置； % 3. 回到你的工作目录。现在GraphTheory已成为一个普通的工具箱了。 % 可以使用命令help GraphTheory查看内容或直接用命令GraphTheory学习教程。

数据融合matlab代码EPIC实验室@GeorgiaTech的Sensor-Fusion团队自动进行间隙填充和运动捕捉工具 如果您认为此代码有用，请考虑引用以下内容： @article{doi:10.1080/10255842.2020.1789971, author = { Jonathan Camargo and Aditya Ramanathan and Noel Csomay-Shanklin and Aaron Young }, title = {Automated gap-filling for marker-based biomechanical motion capture data}, journal = {Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering}, publisher = {Taylor & Francis}, doi = {10.1080/10255842.2020.1789971}, note ={PMID: 32654510}, URL = {https://doi.org/10

MATLAB 工具箱，可用于惯性导航的常用模拟，包括器件误差、平台误差、纯惯导解算、惯导与GPS融合、惯导与DR融合、初始对准等滤波算法

matlab的m_map工具箱 对习惯使用matlab的人来说，m_map是一个很好的绘制地图的免费工具箱。可以选择的投影种类近20种，包括常用的Lambert、Mercator、UTM等。可以测量距离（ m_lldist， m_xydist ），绘制等值线（m_contour），等值线填充图（m_contourf），矢量图（m_quiver），栅格图（m_pcolor）等，并与相应的matlab函数语法类似，很容易使用。 m_map通过m_coast提供1/4 degree分辨率的全球海岸线，通过下载GSHHS可以得到更高分辨率的海岸线数据。 除海岸线外，还可以利用已有的GIS行政边界资料，在地图上添加行政边界底图。具体作法为：下载.shp格式的行政边界文件（ 国家基础地理信息系统的下载服务），将下载的.shp文件通过mapinfo转换成.dxf文件，利用已编译好的fortran程序，读取经纬度信息，输出.dat文件。导入matlab空间，可以直接m_plot，也可以调用m_plotbndry（）。 通过以上方法可以实现.shp在matlab绘图中的应用。

我们介绍了社区检测工具箱（CDTB），这是一个可用于执行社区检测的MATLAB工具箱。 CDTB包含以下类别的几种功能。 1.图生成器2.聚类算法； 2.集群号选择功能； 4.聚类评估功能。 此外，CDTB以参数化方式设计，因此用户可以添加自己的功能和扩展。 CDTB至少可以以三种方式使用。 用户可以从MATLAB命令行中使用这些功能。 或者他可以编写自己的包含CDTB功能的代码； 也可以使用图形用户界面（GUI）来自动进行社区检测，并包括一些数据可视化选项。

* Frankot-Chellappa算法。

去噪声代码matlab 医院级神经影像数据的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此而得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如，T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 有关更多详细信息，请参阅。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从中下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM和CSF分段写入磁盘。 % Paths to multi-channel images paths = {'MRI_T1w.nii

som matlab代码自组织图 用于自组织地图（SOM）等的Matlab工具箱。 SOM Toolbox 2.0是用于实现自组织地图算法的Matlab 5的软件库，由Esa Alhoniemi，Johan Himberg，Jukka Parviainen和Juha Vesanto版权所有（C）1999。 运行SOM代码 运行主Matlab文件需要该目录中的所有文件：'data2kde2som'。 该文件将分类（即合并）的数据转换为内核密度估计，然后通过Vesanto等人的SOM功能运行该估计。 需要两个（CSV）输入来运行“ data2kde2som” ：( 1）bin_midpoints（分类数据的每个bin的中点）和（2）适合您的bin的数据（每行代表每个点的数据分布）。 执行主成分分析（PCA） 还有一个名为“ pca_surrey”的文件，对两个文件执行PCA（与SOM输出进行比较）。

《凸优化、半定规划相关Matlab工具包总结(部分为C_C++)》，列举了常用的最优化工具箱及开源软件包。