MATLAB雾霾天气交通标志识别。传统的交通标志识别比较多人做了，可以增加雾霾下的识别。先进行去雾，然后识别。
学习对象：MATLAB爱好者，编程，学生，课设，作业，大型作业。
2022-07-26 14:07:28
808KB
1
共现（co-occurrence network）网络分析日益成为微生物生态学分析中重要的组成部分，成为目前文章发表的热点技术。利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法，但由于OTU table往往有成千上万行，用R自带的corr.test()函数计算较为费时，严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间，为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行。为方便讲解，本文以OTU table 数据为例，对OTU进行两两spearman相关性分析，获得相关系数r和显著性p值。我们将自己手写的函数network_construct()与psych包中的corr.test()函数两者运行时间和计算的结果进行了比较，我们自己的函数network_construct()计算时间远远少于corr.test()函数且结果相同，具体的R代码见下文。
2022-07-21 17:50:54
288KB
VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。
相关系数介绍
相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下：
0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)
2022-07-21 16:06:32
2.77MB
1