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MPPA_微穿孔；吸声_吸声微穿孔吸声系数的计算，包含多个不同尺寸的微穿孔吸声体并联吸声装置的吸声系数计算

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

皮尔逊Ⅲ型曲线的离均系数Φ值表完整版.xls

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

这是一种快速且非迭代的椭圆拟合。 用法： A = EllipseDirectFit(XY) 输入：XY(n,2)是n个点的坐标数组x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出：A = [abcdef]' 是系数向量最佳拟合椭圆的方程： ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0， 要将此向量转换为几何参数（半轴、中心等），请使用标准公式，例如 Wolfram Mathworld 中的 (19) - (24)： http://mathworld.wolfram.com/Ellipse.html 这种椭圆拟合是在文章中提出的AW Fitzgibbon, M. Pilu, RB Fisher “椭圆的直接最小二乘拟合” IEEE 翻译帕米，卷。 21，第 476-480 页（1999 年） 作者将其称为“直接椭圆拟合”。 我的代码基于数

为满足在电网电压不平衡情况下的系统控制需求，需要快速而准确地检测出基波正负序分量的幅值和相位。采用无限脉冲响应（IIR）复杂系数陷波滤波器结合锁相环来提取基波分量中的正序分量，利用MATLAB/simulink仿真软件，在三相电压不平衡和电网电压频率突变的情况下对系统进行仿真，仿真结果证明了该方法能在电网电压不对称的条件下准确检测出正序分量的幅值和相位。

使用DNN进行语音分离的卷积NMF联合优化激活系数

我们在大量的爱因斯坦-麦克斯韦-狄拉顿引力理论中构造了分析性的李夫希兹大规模黑糠溶液。 我们还研究了这些黑糠溶液的热力学，并获得了热力学稳定性条件。 基于具有Lifshitz对称性的双重非相对论边界场理论，我们分析计算了DC传输系数，包括电导率，热电导率和热导率。 我们模型的新颖性在于，大量项以z≠1的方式支持Lifshitz黑brane解，从而使得双场理论中的直流输运系数是有限的。 我们还发现这种双重边界场理论中的维德曼-弗朗兹定律被违反，这表明它可能涉及强相互作用。