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PPI纯净像元指数 生成的结果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越纯. 作用及原理 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最” 纯”的像元.(通常基于MNF变换结果来进行) 纯净像元指数可以将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量来计算,每次映射的极值像元被记录下来,并且被标为极值的总数也被记录下来. 按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是否为纯净像元. 计算时需要输入的参数 进行迭代的次数 设置域值的系数(极值像元的域值) 数据二次采样(减少内存,但不能太小)

C语言实现H.264/AVC指数哥伦布编码，有配套文章，请查阅微信公众号：金架构

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十六烷值指数计算法.doc.doc

GML指数计算基于EBM-GML以及EBM效率值计算的matlab代码，可直接分解为EC（技术效率变动）以及TC（技术进步），内有本人视频讲解，详细讲解了代码的使用，全套资料均为本人制作，计算结果准确可靠，资料包售后服务，有问题都可通过CSDN联系我哦。 GML指数可用来测算绿色全要素生产率（GTFP）或者是环境效率，（注意：本贴提供的是EBM-GML指数计算的matlab代码！！！）,GML指数有四种计算方法，分别是：SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML，均可分解为EC（技术效率变动）以及TC（技术进步），其他三种指数计算在我主页均有！！

matlab开发-使用指数加权移动平均值的估计值。用指数加权移动平均法估计投资组合的风险价值。

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脑电相位滞后指数脑电图分析功能 该存储库包含用于生成可量化EEG波形的复杂性，类别和连通性的功能的代码。 代码 所有代码均使用MATLAB 2016a编写 “ ALL_FEATURES_ONE_CH_V2.m”包含用于生成复杂性和类别特征的代码。 “ ALL_FEATURES_TWO_CH_V2.m”包含用于生成连接功能的代码。 特征 我们的EEG复杂度的特征包括：Shannon熵，Tsalis熵（q范围为1:10），倒谱系数，子带信息量，Lyaponov指数，分形维数，Hjorth迁移率/复杂度，假最近邻嵌入维数和系数二阶自回归运动模型 我们选择的连通性特征包括：三角带的连贯性，所有频带的连贯性，相位滞后指数，互相关量，互相关滞后，互信息和格兰杰因果关系。 我们选择的类别特征包括：标准偏差，信号规律性，EEG频带功率（δ，θ，α，β，γ，μ），α/δ频带功率之比，信号幅度小于5 microV，信号振幅小于10微伏，信号振幅小于20微伏，“正常”脑电图，弥散减慢，癫痫样峰的数量，癫痫样峰，其次是三角带功率的增加。 我们使用以下特征量化突发抑制：突发长度（均值和标准差），抑制长度（均值和

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