基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的

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

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

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

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。

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

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。

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.

# 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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