bootstrap 是一种通过独立地以相等的概率（蒙特卡罗重采样）重新采样单个数据集来估计统计量可变性的方法。 允许估计潜在分布未知或样本量较小的度量。 他们的结果与这些分析方法的统计特性一致。 在这里，我们使用非参数 Bootstrap。 非参数引导程序更简单。 它不使用模型的结构来构建人工数据。 向量 [yi, xi] 改为直接用 replecement 重新采样。 参数由这些对构成。 当回归方程中的两个变量是随机的并且存在误差，即不受研究者控制时，应使用模型II 回归。 当变量都包含误差时，使用普通最小二乘法的模型 I 回归低估了变量之间线性关系的斜率。 根据 Sokal 和 Rohlf (1995) 的说法，模型 II 回归的主题是一个研究和争议仍在继续并且难以提出明确建议的主题。 BOOTGMREGRESS 是一个 bootstrap Model II 程序。 在计算斜率

信号处理，图像性能指标评价，求图像的平均梯度

在MATLAB中实现的图像平均梯度计算，平均梯度又称为清晰度，它可以描述影像的清晰程度，反映图像细节反差程度和纹理变化特征，一般来说，平均梯度值越大，表明图像越清晰，融合效果越好

单路或者n路AD读取，m次递推中位值平均一阶滤波，n、m值可设置。

邻域平均法实现平滑，简单易懂，自己写的代码，通过调试

2002-2019年商品住宅平均销售价格（地级市），用于有关房价水平的研究。商品住宅平均销售价格2002-2003数据缺失较多，2004开始数据完整度还不错，地级市中如西藏、贵州等部分地区的数据存在大量缺失，但是作为全国样本，我认为不影响估计结果。 6个excel，属于没有处理过的原始shu j 数据来源：国家信息中心房地产网

例子： im = imread('captured_colorchecker_d65.jpg'); [de76,de00,meanCh76,meanCh00,neuCh76,neuCh00,neuSat] = coloranalysis(imin);

改方法包含了两种水表图像的数字分割方法，可借鉴在车牌号识别过程中，主要有平均分割法和垂直投影分割法两种，同时将分割好的单个数字进行保存

信号平滑处理五点三次平均法-five_three.rar 信号平滑处理—五点三次平均法

对于图1所示的三端PWM开关加小信号扰动时，这时的平均重复是稳态平均值与小信号扰动平均变量的叠加令： 　　将式（12－47）代人式（12-41）和式（12－42），展开后忽略掉二次项，然后再使稳态与瞬态分量分离，可以得到三端PWM开关平均电路模型的小信号扰动方程       　　由式（12－48）和式（12－50）可以得到三端PWM开关的小信号平均电路模型如图2所示。它是将图1（b）模型线性化以后得到的，理想变压器的电压变比为1∶Du，它的初级增加了两个d控制的受控源：dlc和dUap/Du。因此它属于兼有受控源和理想变压器的混合模型。