动态光散射是测量纳米颗粒大小的有效方法，但使用线性累积分析法反演的颗粒直径受数据点长度的影响较大，数据点长度不同，拟合结果也不同。针对线性累积分析法的缺点，对比分析了线性和非线性累积分析法，并结合两者的优点提出最优拟合累积分析法。此算法由一阶曲线拟合反演颗粒的直径，并与一阶多项式拟合结果对比，获得光强自相关函数的最优线性拟合长度，然后由二阶多项式拟合反演颗粒的多分散系数。理论分析与实验数据表明：最优拟合累积分析法反演的颗粒直径相对误差和重复性均小于2%，多分散系数相对误差小于6%，因此利用最优拟合累积分析法可获得稳定、可靠的颗粒直径及其多分散系数。

使用 hist3 函数。

数字数组的 CCDF 互补累积分布函数。 Y = CCDF(X,STEP) 返回 N 维数组 X 的互补累积分布函数值的数组，计算公式为一维数组 RANGE 的每个元素，范围从 min(X) 到 max(X)。 STEP 是一个标量，它决定了 RANGE 值的增量，从而决定了 Y 的平滑度。 [Y,RANGE] = CCDF(X,STEP) 也返回数组 RANGE。

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法.zip

基于高阶累积量的调制格式识别，识别7种调制格式BPSK、QPSK、8PSK、8QAM、16QAM、32QAM、 64QAM

高阶累积量，用于信号的调制识别，性能较好

图 11.17 汇流累积量计算窗口 （1） 在 Input flow direction raster 文 本框中，选择由无洼地 DEM 生成的水 流方向栅格数据 fdirfill。 （2） 在 Output accumulation raster 文本 框中，将数据文件名修改为 flowacc。 （3） 在 Input weight raster 文本框中输入配权数据，配权数据一般是表示降水、土壤 以及植被等对径流影响的因素分布不平衡而形成的，更能详细模拟该区域的地表特 征。如果无数据，系统默认为所有的栅格配以相同的权值 1，那么计算出来的汇流累 积量的数值就代表着该栅格位置流入的栅格数的多少。 （4） 点击 OK，完成计算。结果见图 11.18 所示。 图 11.18 通过计算生成的汇流累积量数据 9

为了将图像中内容特征相近的像素尽可能分割到同一区块，提高图像分割的针对性和自适应性，提出了一种基于有序数据聚类的图像自适应分条算法。该算法首先计算图像中所有像素点的梯度值，相加每列像素梯度值得到列累积能量；然后对能量数据进行加权平滑生成连续曲线，用该平滑曲线的凹凸性自适应确定图像分条总数；最后构造图像列累积能量数据的条件距离矩阵，由已确定的分条数采用系统聚类的方法实现图像分条。分条实验结果对比表明，提出的算法能根据不同图像内容自适应地进行图像条分割，且将分条结果应用于图像内容感知缩放研究中可获得满意的缩放效果，因此该算法能较好地对图像内容进行分类和识别。

matlab开发-累积分布函数高斯拟比例。高斯算术尺度下的经验累积分布函数

累积分布函数 [反伽玛]（ 反伽玛_distribution）分布。 [Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）随机变量的为 其中alpha是形状参数， beta是比例参数。 Q是上正则化。 安装 $ npm install distributions-invgamma-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-invgamma-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估[反Gamma]（ 反Gamma_distribution）分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ;