Canonical correlation.sps 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

相关性：相关性分析方法

计算两组数值数据的 Pearson 相关系数。 用户可以选择使用相应的添加按钮或 ENTER 键向任一数据集添加值。 此外，用户可以一次从每个列表中选择一个或多个值来删除它们以更改计算。 清除按钮将从其相应列表中删除所有值。 如有任何问题、意见、疑虑、错误报告、建议等，请通过 dxm3269@rit.edu 与 David 联系。

介绍了二维相关光谱的原理，并给出了常用的方法及应用领域。

该程序可以求得任意两个长度相同的离散信号的互相关系数以及自相关系数，并绘制其图像

它根据 2 个或更多数据集计算 Spearman 等级相关系数，以及相关的 t 检验和 p 值。 该代码改编自 Numerical Recipes 一书 ( http://www.nr.com/ ) 例子： >> x = [1 2 3 3 3]'; >> y = [1 2 2 4 3; rand(1,5)]'; >> [r,t,p] = spear(x,y) >> [r,t,p]=spear(x,y) r = 0.8250 -0.6000 t = 2.5285 -1.2990 p = 0.0855 0.2848

kcf matlab代码“多模板尺度自适应核相关滤波器”ICCVW2015 作者：Adel Bibi 和 Bernard Ghanem。 访问我们集团的网站： 阿德尔·比比的网站： 电子邮件： adel.bibi [AT] kaust.edu.sa bibiadel93 [AT] gmail.com 伯纳德·加尼姆的网站： 电子邮件： Bernard.Ghanem [AT] kaust.edu.sa 此 MATLAB 代码基于多模板尺度自适应核相关拟合器 (KCF_MTS) 实现了一个简单的跟踪管道。 它可免费用于研究用途。 如果您觉得它有用，请通过参考确认上面的论文。 有关实施详情，请查看 (Read_Me_KCT_MTSA.txt)。

瑞利衰落matlab代码硬件失真相关性对UL大规模MIMO频谱效率的影响可忽略不计 这是与以下科学文章相关的代码包： Emil Bjornson，Luca Sanguinetti，Jakob Hoydis，“，” IEEE Transactions on Communications出现。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 本文以Massive MIMO为重点，分析了多天线基站中由硬件损伤造成的失真如何影响上行链路频谱效率（SE）。 这种失真在整个天线上是相关的，但通常被近似为不相关的，以便于（易处理的）SE分析。 为了确定该近似值何时准确，首先发现了失真相关性的基本属性。 然后，我们分别分析由三阶非线性和量化引起的失真相关性。 最后，我们对SE进行了数值研究，结果表明，当有足够多的用户时，在Massive MIMO中可以安全地忽略失真相关性。 在iid瑞利衰落和相等的信噪比（SNR）下，这种情况发生于五个以上的发射用户。 其他通道模型和SNR变化对精度的影响很小。 我们还展示了在接收组合中考

Python中的最大协方差分析 最大协方差分析（MCA）使两个不同数据字段之间的时间协方差最大化，并且与主成分分析（PCA）/经验正交函数（EOF）分析密切相关，后者使单个数据字段内的方差最大化。 MCA允许提取两个不同数据字段之间的主要共变模式。 xmca模块可将numpy.ndarray和xarray.DataArray用作输入字段。 测验 python -m unittest discover -v -s tests/ 核心功能 标准MCA / PCA 最大化协方差而不是相关==>最大协方差分析（MCA） 对数据字段应用纬度校正以补偿较高纬度中的拉伸区域 应用奇异矢量的旋转 正交Varimax旋转 倾斜的Promax旋转 通过希尔伯特变换使数据复杂化，以检查振幅和相位信息

代码是清晰的自我描述