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信号处理工具箱 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真 谱分析和估计 FFT、DCT等变换 参数化模型

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

定义了多种分箱，也便于做单变量分析。决策时分箱，自定义阈值分箱等等。

在Arcgis软件下实现基数转换比较常用的有两种方法，一种是通过连接对应关系表进行转换，另一种是在模型构建器中利用Python语句通过计算字段来实现。此工具集采用Python语句在模型构建器下建模得到，包含转换一级类、转换二级类、转换三级类及合并转换至末级类几个工具，工具集有两个版本，一个是10.8，一个是10.1及10.2。

matlab财务代码MFE工具箱 这是MFE Toolbox的代码存储库，MFE Toolbox是一组主要用于对金融时间序列建模的MATLAB例程，尽管许多功能在其他计量经济学问题（例如对宏观经济时间序列数据建模或应用于横截面数据）中也很有用。

这是用于处理简单图（没有循环或多边的无向图）的广泛函数套件。 它包括三个新类：图、排列、分区。 一些函数需要优化工具箱。 请阅读文档，因为图形对象以一种不寻常的方式定义，这使得将它们传递给函数有效并使函数能够修改它们的图形参数。 见http://www.ams.jhu.edu/~ers/matgraph/

这套专门用于物联网专业教学的物联网教学实验箱，根据高校物联网相关专业的课程设置及阶段实验要求，可以搭建从结合超高频RFID及各种传感器技术的“感知层”，到整合Zigbee网络、GPRS网络乃至互联网的“传输层”，以及个人PC等终端设备上的“应用层”，涉及到物联网方方面面技术的、全功能的物联网实验平台。

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BSmag Toolbox 是一个 Matlab 工具箱，用于对 Biot-Savart 定律进行数值积分。 它提供了一个简单的解决方案来计算由任意 3D 载流灯丝在静磁近似中产生的磁通密度。 该代码已记录并已验证。 要使用，请将“BSmag Core”文件夹添加到路径中，然后运行示例脚本之一。 如果您使用此代码，请将带有参考的消息发送给我，我会将其添加到用户列表中。 如果你想承认它（并引导其他人），你可以使用这样的参考： [Queval2015] L. Quéval，“BSmag 工具箱用户手册”，技术。 报告，部门选举。 工程，德国杜塞尔多夫应用科学大学，2015 年 4 月。可访问： http : //www.lqueval.com [4 月访问。 07, 2015]。