matlab ols回归代码 此存储库包含 Christian Brownlees 和 Andre BM Souza 的论文Backtesting Global Growth-at-Risk的复制文件，该文件可在 SSRN 上的地址获得 作者 和 软件要求 该代码已经过 MATLAB 版本 R2017a 和 R2019a 的测试 指示 要复制样本外结果，请运行脚本gar_replication.m 。 该脚本将创建论文的表 4 到 6。 这些表将作为单独的 CSV 文件存储在目录表中。 数据 重要免责声明：本研究中使用的数据于 2019 年 6 月从以下来源下载。 来自经合组织数据库 来自国际货币基金组织。 来自经合组织数据库 来自经合组织数据库 来自圣路易斯联储。 来自圣路易斯联储。 来自 BIS 数据库 来自 BIS 数据库 来自政策不确定性网站 来自政策不确定性网站 几个国家的 EPU，所有这些都可以在政策不确定性网站上找到： 其他资源 rq.m：计算分位数回归的函数。 来源：易受攻击的增长复制文件（Adrian 等人，2019 年） QuantilesInterpolation

在嵌入式系统开发领域，STM32微控制器系列由于其高性能和灵活性被广泛应用于各类项目中。特别是STM32F103C8T6这款产品，由于其良好的性能价格比，成为了许多爱好者和专业开发者的首选。在许多应用场景中，STM32F103C8T6需要与外部设备进行通信，其中一种常见的通信方式是通过sbus信号。 sbus信号是一种用于遥控模型和飞行控制器的通信协议，它使用串行通信方式，并能够在一个信号线上同时传输多路控制信号。sbus协议的这一特点使得它非常适合用于需要大量控制通道的应用，如无人机（UAV）遥控等。然而，对于开发者来说，解析sbus信号并将其转换为STM32F103C8T6可以识别和处理的信号，是一项必须面对的挑战。 为了简化开发者的工作，已经有人编写了sbus解析处理代码，并将其封装为软件插件，方便在STM32F103C8T6项目中使用。这份代码通过高效的算法处理sbus信号，将其中的各个通道的数据分离出来，并转换为相应的控制命令。代码中可能包括了对sbus信号的接收、去噪、解码等一系列处理过程，最终将解码后的数据格式化为适合STM32F103C8T6处理的形式。 由于代码中有详细的注释，即使是初学者也能较容易理解其工作原理和结构。注释不仅包括了每个函数的功能描述，还可能涉及关键算法的解释，以及如何将sbus信号的每个通道映射到STM32F103C8T6的各个控制接口上。此外，代码可能还包含了一些库文件（Libraries），这些库文件是用于支持sbus解析的核心功能，它们可能包括对STM32F103C8T6硬件特性的调用和封装，以便开发者可以更加便捷地使用这些功能。 在项目（Project）文件夹中，可以找到完整的项目文件，这包括了源代码文件、工程文件和一些必要的配置文件。开发者可以直接利用这些项目文件来创建自己的STM32F103C8T6工程，或者将这些文件导入到现有的工程中。而对于那些希望通过图形化界面进行操作的开发者，他们还可以在文档（Doc）文件夹中找到使用说明，这些文档通常会解释如何配置代码以适应特定的开发环境和硬件设置。 这份sbus解析处理代码对于使用STM32F103C8T6微控制器的项目来说，是一份非常有价值的资源。它不仅提供了将sbus信号转换为STM32F103C8T6可用信号的算法实现，而且还通过注释和文档使得整个处理过程变得易于理解。这份资源的提供大大降低了开发者的工作量，使得他们能够将精力更多地投入到项目的创意和创新上，而不是耗费在基础性的通信协议处理上。

STM32F429I-DISCOVERY是ST公司推出的基于STM32F429ZIT6的探索套件。套件外设丰富，并且将所有引脚均引出，极方便用户的拓展和探索高性能的Cortex-M4内核！ 本设计是基于STM32F429I-DISCOVERY制作的DDS函数发生器，可以通过触摸屏或PC软件来显示和控制。 触摸显示和控制: PC软件显示和控制: 主要功能如下: 波形输出:矩形波、锯齿波、正弦波、三角波 DAC分辨率:12位 频率范围:1Hz-50KHz 幅度:0-3.3V 在当今快速发展的电子行业，STM32F429I-DISCOVERY开发板因其高性能Cortex-M4内核以及丰富的外设成为工程师和爱好者的理想选择。基于这款开发板设计的DDS函数发生器，提供了灵活的波形输出能力，可以生成矩形波、锯齿波、正弦波和三角波等多种波形，对于电子测量、通信和控制系统等领域具有重要应用价值。 DDS函数发生器的核心是直接数字合成（Direct Digital Synthesis）技术，它允许用户通过数字方式精确控制输出波形的频率、幅度和形状。在本设计中，DDS函数发生器能够实现1Hz至50KHz的宽频率范围，以及0至3.3V的输出幅度，这为各种应用场景提供了足够的灵活性和扩展性。通过触摸屏或PC软件的交互界面，用户能够轻松地设置波形参数并实时观察波形的变化，极大地方便了用户在进行电子设计和测试时的波形调试工作。 设计中的DAC（数字模拟转换器）分辨率为12位，这意味着它可以提供4096个不同的输出电平，从而确保了波形的平滑度和精确度。高分辨率的DAC配合DDS技术，保证了输出波形的质量，使其能够满足对波形精度有较高要求的专业应用。 本设计还提供了完整的源代码和电路原理图，这些资料对于理解DDS函数发生器的工作原理和开发过程至关重要。通过原理图，硬件工程师可以清楚地了解各个组件之间的连接关系，以及如何将STM32F429I-DISCOVERY开发板连接到其他电路中去。而源代码则为软件开发者提供了基础，他们可以通过分析和修改这些代码来进一步开发或定制功能，以适应特定的应用场景。 文件名称列表中的stm32f429i-disco.zip和generator.zip文件可能包含了上述提及的源代码和软件程序，而stm32f429i-disco_sch.zip文件则应为电路原理图的压缩包。DDS_Generator_UB.zip文件可能包含了PC端的上位机程序，用于与DDS函数发生器的硬件进行通信和控制。 基于STM32F429I-DISCOVERY的DDS函数发生器不仅为用户提供了一个高效、可靠的波形生成解决方案，而且其开源的设计资料也为电子工程师和爱好者提供了一个学习和实践的平台，有助于推动电子技术的创新和应用。

内容概要：本文详细介绍了逆合成孔径雷达(ISAR)成像定标的完整代码包，涵盖了运动补偿、参数估计以及横向定标等多个关键技术环节。文中不仅提供了具体的Python和MATLAB代码实现，还分享了许多实际应用中的经验和技巧。例如，运动补偿部分采用了多普勒质心跟踪和相位梯度自聚焦等方法来提高成像质量；参数估计方面，则利用了Wigner-Ville分布和Hough变换等手段来进行瞬时频率估计；而在横向定标中，则集成了sgp4轨道预测模型以确保高精度的目标定位。此外，作者还强调了各个模块之间的协同工作对于最终成像效果的重要性。 适合人群：从事雷达信号处理领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解ISAR成像定标技术的人士。 使用场景及目标：适用于需要处理ISAR实测数据的研究机构或企业，旨在帮助用户掌握从仿真实验到实际应用的一系列技能，包括但不限于运动补偿、参数估计、散射点提取等方面的知识。同时，也为后续研究提供了宝贵的参考资料和技术支持。 其他说明：文中提到的所有代码均已在GitHub上开源，并附带详细的注释和文献引用，方便读者进一步探索。值得注意的是，尽管本文提供的是一套较为通用的解决方案，但在具体应用场景中仍需根据实际情况进行适当调整。

深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来得到了飞速的发展和广泛的应用。它模仿人脑的神经网络结构，通过大量的数据学习，让计算机能够完成复杂模式识别、分类、预测等工作。为了让初学者能够更好地理解和掌握深度学习的基本原理和实践操作，越来越多的教程和书籍开始涌现，其中就包括了《深度学习入门 2：自制框架配套代码详解》。 这本书籍的特点在于不仅提供了理论知识的讲述，还特别强调了实践性，通过自制框架的配套代码，让读者在动手实践的过程中加深对深度学习概念和算法的理解。自制框架意味着作者不仅仅使用市面上现有的深度学习库如TensorFlow或PyTorch，而是从更基础的层次去构建模型，这样做的好处是可以帮助读者从根本上理解框架的工作机制。 配合的随书代码，是作者精心准备的辅助材料，它可以让读者在阅读理论的同时，通过实际编码来巩固所学。代码通常会涉及一些核心的深度学习概念，如前向传播、反向传播、激活函数、损失函数、优化算法等。通过这些代码，读者能够亲身体验到构建和训练一个简单神经网络的完整流程。 书中可能会涉及的基础知识点有： 1. 深度学习基础概念：包括神经网络、激活函数、损失函数等概念的详细解释。 2. 神经网络结构：详细解释不同类型的神经网络结构，例如全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 3. 前向传播与反向传播算法：前向传播是如何通过网络计算输出的，而反向传播则是深度学习中非常关键的算法，用于根据损失函数计算梯度，以更新网络权重。 4. 梯度下降和优化算法：梯度下降是一种用来找到函数最小值的优化算法，它是训练神经网络时调整权重的核心方法。 5. 正则化与优化：正则化技术如L1和L2可以帮助防止过拟合，而优化算法如Adam、SGD等则可以加速神经网络的训练过程。 6. 实际案例：通过案例分析，让读者了解到如何将理论应用到实际问题中，包括数据预处理、模型调优、结果评估等步骤。 本书不仅适合初学者入门学习深度学习，也适合有一定基础希望进一步深入理解框架原理的读者。通过阅读本书，读者将能够建立起自己的深度学习模型，理解模型的内部工作原理，并在实践中不断改进和完善模型。 除了理论和代码，作者还可能提供了学习资源的下载链接，便于读者获取所需材料，并且确保了资源的最新性和完整性。这样的学习体验对于初学者来说是十分宝贵的，因为它不仅提供了一条清晰的学习路径，还节省了学习者寻找资源的时间，让他们可以更加专注于学习本身。 《深度学习入门 2：自制框架配套代码详解》是一本适合初学者和进阶者的学习指南，它的特色在于理论与实践相结合，配合作者自制的框架和案例，让深度学习的学习过程更加直观和高效。

百度SDK的三种鉴权方式非常容易混淆，所以我专门写了一篇博客：https://blog.csdn.net/quickrubber/article/details/146971733 相关的代码就在这个压缩包中。 在当今数字化时代，软件开发人员经常需要利用各种第三方服务来丰富应用程序的功能，其中百度作为中国领先的人工智能技术公司，其提供的SDK（软件开发工具包）尤其受到开发者的青睐。SDK中包含了实现各种服务所需的功能模块，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。为了保障服务的安全性和可追踪性，百度SDK通常要求开发者在使用过程中进行鉴权验证。鉴权是指确认请求是否来自合法用户，防止未授权访问和滥用资源，这对于保护用户数据安全和保证服务的合规性至关重要。 在百度SDK中，鉴权通常涉及三种主要方式：API Key、Secret Key和Access Token。API Key是一个公开的密钥，用于标识开发者身份，可以公开分享而不影响安全性。Secret Key则是与API Key配套的私钥，它需要保密，不能泄露，因为它用于对请求进行签名，以确保请求是由拥有密钥的开发者发起的。Access Token是另一种类型的密钥，它通常用于用户的登录态管理，可以提供细粒度的访问控制，适用于需要用户授权的应用场景。 在进行百度SDK鉴权测试时，开发者需要编写代码来验证这三种鉴权方式是否正确应用，以及它们是否能够在不同情境下有效运行。测试代码不仅要能够正确生成和使用这些密钥，还要能够模拟非法访问的情况，从而确保鉴权机制的健壮性。 在编写测试代码的过程中，开发者可能会使用多种编程语言和测试框架。根据给定的文件名称，此处的测试代码可能是使用Python 3.8版本编写的。Python因其简洁易读的语法和强大的库支持，成为了很多开发者进行快速原型开发和测试的首选语言。在测试代码中，开发者需要模拟不同的请求场景，包括但不限于正常的鉴权请求、API Key泄露后的非法请求、以及Secret Key被滥用的情况等。 除了编写测试代码，开发者可能还会在博客或其他技术文章中分享他们的测试经验和发现的问题。通过这样的技术分享，不仅可以帮助其他开发者更好地理解百度SDK的鉴权机制，也可以促进开发者之间的技术交流和合作。 此外，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉作为其中的一个重要分支，在鉴权过程中也扮演着不可或缺的角色。机器视觉技术可以用于增强鉴权的安全性，例如通过人脸识别来验证用户身份，或者通过图像识别来检测和防范欺诈行为。因此，在百度SDK中融入机器视觉技术，也是提高鉴权能力的一种有效手段。 百度SDK提供的多种鉴权方式，可以有效地保护API服务的安全。通过编写和测试相关的代码，开发者不仅能够确保他们的应用安全合规，还能提升用户体验。而通过分享测试经验和编写技术文章，开发者能够为整个技术社区贡献力量，共同推动人工智能技术的发展和应用。

如何使用Matlab 2022A及以上版本实现基于图卷积神经网络（GCN）的数据分类预测。首先解释了GCN的基本概念，即它通过在图上执行卷积操作来提取特征，从而完成分类或回归任务。接着逐步展示了从导入数据集、构建图结构，到定义GCN层、构建模型并训练，最后进行预测和评估模型性能的具体步骤。文中提供了大量实用的Matlab代码片段，帮助读者更好地理解和掌握这一过程。 适合人群：对图卷积神经网络感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望在Matlab环境中实现GCN模型的人群。 使用场景及目标：①为科研工作者提供一种新的数据分析方法；②帮助企业技术人员解决涉及复杂关系网的数据挖掘问题；③辅助高校师生开展相关课程的教学与实验。 其他说明：由于Matlab本身并不直接支持GCN层，因此需要用户自行定义此类别，这对使用者有一定的编程能力和理论基础要求。此外，文中提到的所有代码均需在Matlab 2022A及以上版本运行。

如何使用Matlab 2022A及以上版本实现基于图卷积神经网络（GCN）的数据分类预测。首先解释了GCN的基本概念，即它通过在图上执行卷积操作来提取特征，从而完成分类或回归任务。接着逐步展示了从导入数据集、构建图结构，到定义GCN层、构建模型并训练，最后进行预测和评估模型性能的具体步骤。文中提供了大量实用的Matlab代码片段，帮助读者更好地理解和掌握这一过程。 适合人群：对图卷积神经网络感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望在Matlab环境中实现GCN模型的人群。 使用场景及目标：①为科研工作者提供一种新的数据分析方法；②帮助企业技术人员解决涉及复杂关系网的数据挖掘问题；③辅助高校师生开展相关课程的教学与实验。 其他说明：由于Matlab本身并不直接支持GCN层，因此需要用户自行定义此类别，这对使用者有一定的编程能力和理论基础要求。此外，文中提到的所有代码均需在Matlab 2022A及以上版本运行。

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的GCN图卷积神经网络多特征分类预测项目。文档首先阐述了GCN的基本概念及其在图数据分析中的优势，随后明确了项目的目标，包括实现多特征分类预测系统、提升分类能力、优化模型结构、增强可解释性和推广模型应用。接着，文档分析了项目面临的挑战，如处理异构图数据、多特征融合、避免过拟合、提高训练速度和解决可解释性问题，并提出了相应的解决方案。此外，文档还强调了项目的创新点，如多特征融合、高效图数据处理框架、增强的可解释性、多层次图卷积结构和先进优化算法的应用。最后，文档列举了GCN在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、交通网络预测和金融领域的应用前景，并提供了MATLAB代码示例，涵盖数据准备、模型初始化、图卷积层实现、激活函数与池化、全连接层与输出层的设计。; 适合人群：对图卷积神经网络（GCN）感兴趣的研究人员和工程师，尤其是那些希望在MATLAB环境中实现多特征分类预测系统的从业者。; 使用场景及目标：①理解GCN在图数据分析中的优势和应用场景；②掌握MATLAB实现GCN的具体步骤和技术细节；③解决多特征分类预测中的挑战，如异构图数据处理、特征融合和模型优化；④探索GCN在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、交通网络预测和金融领域的应用。; 其他说明：此文档不仅提供了理论上的指导，还附有详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实践GCN在多特征分类预测中的应用。建议读者在学习过程中结合代码进行实践，逐步掌握GCN的实现和优化技巧。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现广义线性模型（GLM）进行数据回归预测。广义线性模型作为一种灵活的统计建模技术，能够处理非线性关系和不同分布的数据，适用于经济学、生物学、医学等多个领域。文档涵盖了项目背景、目标与意义、数据预处理、模型实现、调优与验证、可视化分析、实际应用及挑战解决方案等内容。通过MATLAB的工具箱和函数，如fitglm、crossval等，实现对不同类型数据的回归预测，并通过示例代码展示了模型的选择、训练、评估和可视化过程。; 适合人群：具备一定统计学和编程基础，对数据分析、机器学习感兴趣的研究人员、数据科学家及工程师。; 使用场景及目标：①用于非线性关系和非正态分布数据的回归预测；②适用于医疗、金融、市场营销、政府与社会、环境与气象等多个领域的实际问题；③通过模型调优和验证，提高预测的准确性和模型的泛化能力；④通过可视化分析，帮助决策者直观理解预测结果。; 其他说明：广义线性模型不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中表现出强大的预测能力和适应性。文档强调了模型的灵活性、高效的算法实现、强大的可视化功能以及多领域的应用价值。读者可以通过实际案例和示例代码深入理解GLM的实现过程，并在实践中不断优化模型，以应对各种复杂的数据分析任务。