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基于神经网络Copula函数的相关性分析，李海滨，孙立君，在结构的可靠性分析中，构建变量之间的联合分布函数是尤为重要的一环。由于变量之间存在相关性，因此如何能够准确构建变量之间的

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这是我编写的MATLAB 2D基于有限元的DIC代码，用于与我们新提出的AL-DIC算法进行比较[2]。 ％========================================== ％ 安装2D_FE_Global_DIC MATLAB代码已在R2018a之后的MATLAB版本上进行了测试。 请下载代码并将其解压缩到MATLAB工作路径。 然后，执行邮件文件main_FE_Global_DIC.m。 ％========================================== ％代码手册它已经包含在代码中。 也可以在我的Researchgate上找到它： https : //www.researchgate.net/publication/345907429_Finite_Element_Global_Digital_Image_Correlation_FE-G

从包络相关性角度推导相关带宽 设两个信号的包络为 和 ， 频率差为 ，则 包络相关系数 此处，相关函数 若信号衰落符合瑞利分布，则 式中， 为零阶Bessel函数， 为最大多普勒频移。 不失一般性，可令 ，简化后 通常，根据包络的相关系数 来测度相关带宽 代入得 相关带宽 (＊)

典型相关分析matlab实现代码典型相关分析：cca-zoo CCA，GCCA，MCCA，DCCA，DGCCA，DVCCA，DCCAE，KCCA和常规变体 现在可以使用pip install cca-zoo进行安装 这是用于CCA的方法的汇编，包括线性（ALS / scikit-learn），rCCA（岭罚），sparseCCA（Witten / Parkhomenko），elasticCCA（waaijenborg），核方法（pyrcca），Deep CCA（Andrew），Deep Canonical关联的Autoencoders（），深度变体CCA（）和深度变体CCA_private（）。 感谢@ VahidooX，@ MichaelVll @Arminarj，在嘈杂的MNIST数据集上对所有模型进行了评估。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 您可以从noisymnist_view1.gz和noisymnist_view2.gz下载它们 DCCAE只是具有来自潜在空间的重建网络和其他重建损失的DCCA。 因此，我在单个模型中同时实现了DCCA和DCCAE，并使用参数加权重

********************************** 重大更新通知********************************** 请在此处访问该程序的新的、改进的 GUI 版本： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41464 ********************************** 重大更新通知********************************** 这是一个利用所包含的函数来计算 8 个图像指标（偏差、相关系数、DIV、熵、ERGAS、Q、RASE 和 RMSE）的程序。 该程序的目的是为用户快速、轻松和方便地生成结果（参见输出）。 最初，它的目的是在高光谱和多光谱卫星图像中进行指数分析。 它已在融合高光谱产品中使用和测试，用于光谱保真度的质量评估。 但是，估计它

matlab开发-两个序列之间的相关性。在不使用内置xcorr函数的情况下，用程序查找两个序列之间的相关性

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