demo_粗糙面建模_粗糙面散射_粗糙面_基尔霍夫近似_matlab图像处理
2021-11-17 16:54:56 6KB
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该包在 MATLAB 中实现了近似熵 (ApEn)、样本熵 (SampEn) 以及范围熵 (RangeEn) A 和 B。 ApEn 和 SampEn 以两种方式实现:慢速和快速。 缓慢的实现更直观,更容易遵循。 快速实现的想法来自Python( https://pypi.org/project/nolds/#description )中'nolds'库的'sampen'函数。 RangeEn-A 和 RangeEn-B 分别基于 ApEn 和 SampEn 的快速实现。 您可以运行“fBm_entropy_analysis”以获得分数布朗运动的熵度量的“如何”示例(MATLAB 的“wfbm”函数)。 有关 Python 中的更多示例,请参阅我的 github 页面: https : //github.com/omidvarnia/RangeEn 。 ApEn 的参考资料:SM
2021-11-17 12:22:30 2.1MB matlab
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是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数,它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性,反映了时间序列中新信息发生的可能性,越复杂的时间序列对应的近似熵越大。 已经通过仿真实验验证,真是可用
2021-11-17 00:18:56 26KB 近似熵 MATLAB
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有关近似熵的MATLAB算法,由m=2维增加到m=3维,如果有需要改变m的值和维数的增加值即可。
2021-11-16 21:21:39 784B 近似熵
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称QR迭代matlab代码在C / C ++和MATLAB中实现的三种著名的稀疏恢复算法: I. Orthogonal Matching Pursuit ( OMP ), II. Iterative Hard Thresholding ( IHT ), III. Approximage Message Passing ( AMP ) 此外,C代码包含所有子例程,包括:QR分解,高斯消除,冒泡排序,反替换等。矩阵乘法,相关计算SNR,MSE 介绍 摘自我们的论文[1]。 OMP is a greedy algorithm introduced as an extension to the well-established Matching Pursuit algorithm. The OMP algorithm iteratively finds the best matrix columns that correspond to the non-zero coefficients of the sparse signal, and then performs a least squar
2021-11-16 16:25:47 350KB 系统开源
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大气辐射传输二流近似综述,包括模型介绍、公式推导、使用说明等等,并分析了不同二流近似的计算精度。
2021-11-12 09:50:40 805KB 二流近似
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非线性动力学方法。对数据长度的依赖性较小. ApEn可以用于小数据样本(n<50),并可实现实时计算. 抗噪声能力较强. 如果数据含有噪声,则可以将ApEn与噪声水平进行比较,以确定原始数据中真实信息的表达程度.
2021-11-08 20:57:32 20KB 近似熵 ApEn
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# include # include double picard(double x); int main() { double epsilon,x0,x1; long i,maxi; printf("\n请输入 x 的精度要求:"); scanf("%lf",&epsilon); printf("\n请输入迭代初值:"); scanf("%lf",&x1); printf("\n请输入最大迭代次数:"); scanf("%ld",&maxi); for(i=0;i
2021-11-06 16:37:58 81KB 牛顿法迭代法
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JavaScript版本(JS )地方独立坐标系转84坐标系(近似200坐标系),误差0.1米左右。代码是JS版本,prij4库。
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Project_Libra_CP2K 这是在多体理论水平上忽略背React近似的非绝热分子动力学的项目存储库。 考虑动力学的系统是Cd33Se33和Si75H64。 该项目使用Libra和CP2K软件包之间的接口。 在这里,我们提供了用于研究的输入文件。 它们可用于每个系统的单独文件夹中。 已经为用户提供了所有说明,以便能够使用它们。 注意:此项目使用的输入文件和后处理脚本的功能已通过更加用户友好的界面进行了改进。 改进的文件已用于另一个项目,研究了晶体对称性在卤化铅赋形剂的非绝热动力学中的作用,可以在的该项目的资料库中找到。 该存储库中的当前文件可以正常工作,但是为了使用改进的文件,我们建议用户安装最新版本的Libra。 我们强烈建议用户使用改进的文件以获得更好的功能。
2021-11-03 14:41:37 27.55MB Python
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