matlab开发-多变量子空间识别moesp。使用moesp算法进行子空间识别的工具。

计算数据矩阵中面向列的向量的多尺度、多变量置换熵。 多变量置换熵是一种考虑多个数据向量之间相关性的方法（例如，对于 EEG）。 这是 Morabito 等人 (2012) 提出的 Entropy 大纲的实现。 有关更多详细信息，请参阅文件本身中的文档。

本工具箱是matlab下的多变量频域设计的工具箱，对于多变量系统设计来说，功能十分强大。

hmm模型matlab代码Matlab的隐马尔可夫模型工具箱 Matlab实现的标准隐马尔可夫模型（HMM）具有连续发射以及相关的HMM，这些模型允许参数随时间变化。 时变隐马尔可夫模型的研究和应用都在此基础上展开。 使用此代码时，请引用： [1] O. Carr，F。Andreotti，KEA Saunders，N。Palmius，GM Goodwin，M。De Vos，“使用智能手机加速度计的昼夜节律监测双相情感障碍的抑郁症”。 [2] Q. Huang，D。Cohen，S。Komarzynski，XM Li，P。Innominato，F。Lévi和B.Finkenstädt，“用于隐藏遥测活动数据中昼夜节律的隐马尔可夫模型”，JR Soc。 接口，卷。 15号139，2018。 职能 Baum-Welch算法-用于从无监督的观测结果集中确定HMM参数。 时变过渡概率Baum-Welch-具有时变过渡概率的Baum-Welch算法。 维特比算法-用于根据一组观测值和HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 时变维特比算法-用于根据一组观测值和时变HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 参

文件包包含课程报告和python源代码和训练数据集，代码可以直接用非常方便，课程报告方便理解。解压密码是rothschild666。

在灰色理论中，背景值系数是影响多变量灰色预测模型性能的一个重要参数。然而，实际操作中为了简化建模过程，既有的多变量灰色预测模型通常将背景值系数取为0.5。

用法：[Y CovY] = Correlation_elimination( X ) 输入： X表示多元原始观测值（相关数据） 输出： Y 表示多元不相关数据 CovY 是 Y 的协方差_________________________________________ 例子： 将多元 Poisson-Weibull (X) 数据转换为新的不相关数据 (Y) %生成随机数据（使用NORTA方法） corrZ=[1 0.5;0.5 1]; Z=mvnrnd([0 0],corrZ,1000); X(:,1)=poissinv(normcdf(Z(:,1)),3); X(:,2)=wblinv(normcdf(Z(:,1)),3,2); X=X'; [Y CovY] = Correlation_elimination( X ) ____________________________

matlab开发-多变量广义双曲线分布的估计。该程序使用多周期期望条件最大化算法来估计参数。

用于多变量线性回归的测试数据集，关于多变量线性回归的代码在另一篇博客中可见

按照计划，这是 MPC 系列的第二部分。 对于处理多变量，状态空间模型是最方便的。 在这部分中，提供了一种用于设置基于状态空间模型的预测控制器的工具。 安装程序返回在线 MPC 控制器的函数句柄。 在线控制器作为嵌套函数实现，因此内部模型、内部状态、控制参数都存储在设置程序的工作区中，从而显着简化了在线控制器的界面。 包含一个 2-CSTR 示例来演示此工具的用法。 该工具还为初学者提供了一个示例，以学习如何使用嵌套函数替换持久变量。