VB.Net GDI+ 应用例子，用GDI+设计显示不同风格的文本形式，一个绘图工具的应用例子

MATLAB用拟合出的代码绘图

MATLAB用拟合出的代码绘图该文档显示了Bootstrap在使用Matlab的非线性回归问题中的应用 第1部分：具有模拟数据的Bootstrap演示 为了演示引导程序，我们将首先从模型中模拟一些嘈杂的数据： B（t）= Bo *（1-exp（-Kh * t）） 具有两个参数：Bo（B的最大值）和Kh（过程的速率常数）。 计算为输入参数值和时间点向量计算模型输出B（t）： % Modelo de la cinética de primer orden function B = Hidrolisis ( Var , t ) % Var representas las variables del modelo Bo=Var( 1 ); Kh=Var( 2 ); B= Bo*( 1 -exp(-Kh*t)); end 模拟数据 为了模拟实验数据，我们将一些正态分布的噪声添加到模型预测中 % Load time points t=xlsread( ' PBM.xlsx ' , ' A2:A104 ' ); % Specify model parameters Bo = 56.60 ; % mL

MATLAB用拟合出的代码绘图mvmdist Matlab软件包，用于使用冯·米塞斯分布的混合对圆形数据进行概率建模。 该软件包提供了一个基于类的接口，类似于MATLAB的内置函数。 有关循环概率分布（尤其是冯·米塞斯混合模型）的更多信息，这些论文对一般概念进行了全面概述： 安装 克隆或下载此存储库，然后将其添加到您的MATLAB搜索路径中。 通过浏览到MATLAB中的该目录并mex sampleVonMisesMex.c运行mex sampleVonMisesMex.c ，来编译位于@VonMisesMixture/private的* .mex文件。 例子 建立冯·米塞斯混合模型 以下代码创建具有两个混合成分的von Mises混合模型。 p = [ 0.5 ; 0.5 ]; % Mixture weights. mu = [- pi / 2 ; pi / 2 ]; % Component means. kappa = [ 5 ; 10 ]; % Concentration parameters of components. vmm = VonMisesMixture(p, mu,

MATLAB用拟合出的代码绘图功率定律分配配件 这是幂律分布拟合器的python实现。 此处的代码最初托管于此，但已被移动并重新打包以使setup.py更加干净。 另请参见，具有其他铃声的相同算法的替代实现。 安装 我试图使setup.py文件正常工作，但是它包含一些hacks，因此，如果您遇到麻烦，请在以下位置报告： git clone git@github.com:keflavich/plfit.git cd plfit python setup.py install 如果python setup.py install无法正常工作，您可以尝试以下操作： 要安装cython函数，请运行： python setup.py build_ext --inplace 要安装fortran函数： cd plfit/plfit/ f2py -c fplfit.f -m fplfit --fcompiler=gfortran 描述 亚伦·克劳塞特（Aaron Clauset）等。 解决使功率定律适合其论文中和论文中的分布的问题。 我创建了他们代码的python实现，因为我没有matlab或R，并且

MATLAB用拟合出的代码绘图卡菲菲 Matlab函数可将二维数据最小二乘拟合到一个圆上。 版本1.3、4-6-16 下载资料库： 返回拟合圆的标量半径R X和Y是直线坐标系中位置数据的一维数组。 X和Y必须具有相同的长度，并且必须至少包含三个非共线的点，以便找到有效的解决方案。 该函数还可以返回拟合圆的中心位置和拟合的均方根误差。 包括附加功能，可拟合曲率，检查共线性，计算均方根误差并绘制拟合结果。 Andrew D. Horchler， horchler @ gmail。 com ， 创建：5-12-07，修订：1.3，4-6-16 此版本已通过Matlab 9.0.0.341360（R2016a）测试Mac OS X 10.11.4（内部版本：15E65），Java 1.7.0_75-b13 通过Matlab 7.4（R2007a）恢复了兼容性 版权所有:copyright:2007–2017，Andrew D. Horchler 版权所有。 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式进行重新分发和使用，无论是否经过修改，都可以： 重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。 二

MATLAB用拟合出的代码绘图accModel 基于FPCA的模型，可根据加速度计数据预测反向运动跳跃中的峰值功率该项目支持我的博士学位论文“基于通用FPCA的模型，该模型使用加速度计数据来预测反向运动跳跃中的峰值功率”。 我的论文在提交前是定稿。 提交后，我将提供一个链接。 该代码从参与者执行三重跳动（CMJ）并带有或不带有手臂摆动的参与者佩戴的三轴加速度计中获取原始数据。 数据文件不完整，分别准备，按传感器解剖位置和跳跃类型分组。 使用标准方法根据垂直地面反作用力数据计算出峰值功率输出。 功能主成分分析（FPCA）从平滑的加速度曲线中提取特征。 FPC分数用作机器学习模型的输入。 看 嵌套交叉验证用于选择模型（参数），并根据从相同分布中提取的看不见的数据估算模型的广义预测误差。 对于模型选择，基于对参数值的约束随机搜索来实现一种新颖的优化过程，该参数值从模型生成观测值。 该过程使用粒子群优化找到代理模型的全局最优。 替代模型基于高斯过程。 所选模型的估计基于蒙特卡洛交叉验证。 建模过程具有大约40个不同参数的高度灵活性。 这些参数控制着传感器数据集，模型类型，超参数值，时间窗口，功

MATLAB用拟合出的代码绘图幂律 用于拟合幂律分布的Matlab代码 randht.m随机数生成器。 此函数根据文章中讨论的五个分布之一（幂定律，指数，对数正态，拉伸指数和具有截止的幂定律）生成随机分布的连续值。 使用信息包含在文件中； 在Matlab提示符下键入“ help randht”以获取更多信息。 plfit.m拟合幂律分布。 此功能同时实现了离散和连续的最大似然估计器，以将幂律分布拟合到数据，以及基于拟合优度的方法来估计缩放区域的下限。 使用信息包含在文件中； 在Matlab提示符下键入“ help plfit”以获取更多信息。 plplot.m可视化拟合的分布。 在几次请求之后，我编写了此函数，该函数（在对数-对数轴上）绘制了经验分布以及拟合的幂律分布。 使用信息包含在文件中； 在Matlab提示符下键入'help plplot'以获取更多信息 plvar.m估计拟合参数的不确定性。 该函数实现了非参数方法，用于估计由plfit函数找到的幂律拟合的估计参数中的不确定性。 它也实现了连续和离散版本。 使用信息包含在文件中； 在Matlab提示符下键入“ help plva

MATLAB用拟合出的代码绘图自述文件 这组GAUSS代码可计算由真实商业周期（RBC）模型生成的脉冲响应函数，并由W. Yao，T。Kam和F.Vahid（2016）在论文中论及VAR和VARMA模型，结构VAR（MA）模型”。 .gss文件是在Windows操作系统上的GAUSS9中开发的。 .m文件可在Matlab中执行。 内容 irf_true.gss计算纸方程（2）中的VARMA系数，即使用参数从RBC模型的对数线性化解中可观察变量$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $的真实最终形式VARMA表示然后，通过施加标量组件模型（SCM）结构，找出表1中给出的最简单的VARMA（1,1）结构。 代码的最后一部分计算$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $对两个结构性冲击$ z_t $和$ d_t $的真实脉冲响应（图1中的实线）。 irf_ci_var200.gss生成图1。它使用来自RBC模型的真实VARMA DGP（在存档中保存为Simulation.txt）的200条观测值的样本路径，然后拟合有限滞后VAR模型并计算对结构冲击的冲激响应使用Blanc

MATLAB用拟合出的代码绘图LSCI-激光斑点对比成像工具箱 概括 LSCI工具箱是用Matlab编写的命令行工具，可以处理原始LSCI图像并提取对比度K图，相关时间tc图，速度V图和其他有用数据。 LSCI工具箱包含一系列脚本和函数，这些脚本和函数实现了主要的LASCA（激光散斑对比度分析）方法-sLASCA（空间LASCA），stLASCA（时空LASCA），tLASCA（时空LASCA），meLASCA（多重曝光LASCA）。 它还包含其他可能感兴趣的其他方法-tFDLSI（时间频域激光斑点成像），teLASEA（时间熵激光斑点熵分析），fftLSA（傅里叶变换激光斑点分析）。 例如，它还包含一些有助于预处理或后处理步骤的帮助程序脚本/功能。 将视频转换为多页tiff文件（3D堆栈），以便使用ImageJ等进行轻松检查。 以下是有关使用工具箱的更多信息和说明。 介绍 LSCI Toolbox是由我写的一篇科学文章，目的是处理各自实验生成的LSCI原始数据。 该工具箱是本文的一部分，因此将其公开。 另外，我决定与公众共享它，因为当时我找不到任何可以处理原始LSCI数据并提取对比度