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Caputo 分数阶一维问题基于 L1 逼近的空间二阶方法matlab源代码 结合数值算例构建差分格式并给出了收敛阶及误差分析的程序源代码,注释清晰

语音信号处理实验教程-源代码MATLAB源代码，可直接运行，包含语音文件

DFT的matlab源代码钙钛矿电子结构特性的特征工程 该存储库包含python代码和原始数据，以重现Zheng Li，Luke E. Achenie和Hongliang Xin撰写的论文“一种自适应机器学习策略，以加快钙钛矿型电催化剂的发现”。 名为“ density_state_descriptor.py”的python文件包含通过密度泛函理论（DFT）计算的状态电子密度的所有特征函数。 名为“ compositional_descriptor.py”的文件包含基于钙钛矿结构中原子性质的描述符函数。 “ train.csv”和“ test.csv”包含用于模型训练和模型预测的所有数据。

DFT的matlab源代码 DFT-EXERCISES DENSITY FUNCTIONAL THEORY EXERCISES 输入文件、脚本、相关文件 各文件夹 习题解答 solution.pdf contents

DFT的matlab源代码AiiDA Siesta插件和工作流程 用于将链接到的插件。 可以在以下位置找到文档： （从此发行版的aiida_siesta / docs目录中的源生成）。 致谢 这项工作得到了[MARVEL国家研究能力中心]（<>）的支持，以及Horizo​​n 2020 INFRAEDI-2018-1计划（授权号824143）的资助（（可互操作的材料地平线2020根据拨款协议814487和西班牙MINECO（项目FIS2012-37549-C05-05和FIS2015-64886-C5-4-P）资助的“用于破坏性电子的设备到设备模拟盒”项目

DFT的matlab源代码使用Cooley-Tukey算法进行快速傅立叶变换 最常见的快速傅立叶变换（FFT）算法 Cooley–Tukey递归地用较小的$ N_1 $和$ N_2 $的DFT重新表达任意复合大小$ N = N_1N_2 $的离散傅里叶变换（DFT），以将计算时间减少到$ O （N log N）$用于高度合成的N（平滑数）。 radix-2 DIT案例 基数2的时间抽取（DIT）FFT是Cooley-Tukey算法的最简单且最常见的形式，尽管高度优化的Cooley-Tukey实现通常使用如下所述的其他形式的算法。 Radix-2 DIT在每个递归阶段将大小为N的DFT分为大小为$ N / 2 $的两个交错DFT（因此称为“ radix-2”）。 离散傅里叶变换（DFT）由以下公式定义： $$ X_k = \ sum_ {n = 0} ^ {N-1} x_n e ^ {-\ frac {2 \ pi i} {N} nk}，$$ 其中$ k $是从$ 0到N-1 $的整数。 Radix-2 DIT首先计算偶数索引输入$（x_ {2m} = x_0，x_2，\ ldots，x

加热炉 温度控制 模糊控制+专家经验+智慧上升沿监测，参考《步进式加热炉燃烧过程智能控制策略及其应用_陈军》，将第三章算法进行了简化，功能进行了扩充，用MATLAB实现。

MATLAB 源代码、高斯扩散模型-高斯烟羽大气污染扩散模型 GetQx.m、GetQy.m、Qmain.m

最小二乘法简单求解， 最小二乘法是回归分析中的一种标准方法，通过最小化残差的平方和（残差是观察值和模型提供的拟合值）在每个单独方程的结果中得出。 最重要的应用是数据拟合。当问题在自变量（x变量）中有很大的不确定性时，简单回归和最小二乘法就会出现问题；在这种情况下，可以考虑拟合变量误差模型所需的方法，而不是最小二乘法。 最小二乘问题分为两类：线性或普通最小二乘和非线性最小二乘，这取决于残差在所有未知数中是否是线性的。线性最小二乘问题出现在统计回归分析中；它有一个封闭形式的解决方案。非线性问题通常通过迭代细化来解决；在每次迭代中，系统都近似为线性系统，因此两种情况下的核心计算都是相似的。 多项式最小二乘法将因变量预测中的方差描述为自变量的函数以及与拟合曲线的偏差。 当观测来自一个指数族，其自然充分统计量和温和条件得到满足（例如，对于正态分布、指数分布、泊松分布和二项分布），标准化最小二乘估计和最大似然估计是相同的。[1]最小二乘法也可以作为矩估计法推导出来。 以下讨论主要是根据线性函数提出的，但最小二乘法的使用对于更一般的函数族是有效和实用的。此外，通过迭代地将局部二次近似应用