matlab中AIC代码及实例OCDES：OCDE模拟器 肖昭（ForschungszentrumJülich），2020年7月 该代码是我在ForschungszentrumJülich工作的扩展。 概述 OCDES是基于MATLAB的工具，该工具执行数值积分以解决优化约束的微分方程（OCDE）： dx = f（x，v），x（0）= x_0，（1a） v∈argmin_v⁡g（x，v），（1b） sth_i（x，v）= 0，i = 1，…，M，（1c） l_j（x，v）≥0，j = 1，…，N。 （1天） x∈R^ m和v∈R^ n f：R ^ m×R ^ n→R ^ m，g：R ^ m×R ^ n→R，h_i：R ^ m×R ^ n→R，l_j：R ^ m×R ^ n→R是至少二阶连续可微。 OCDES通过使用局部最优性条件提供了有效的OCDE数值解。 生成了一系列DAE系统，并应用了经典的index-1 DAE仿真器来求解派生的DAE系统。 基本要求 Matlab，2014版或更高版本。 Matlab符号工具箱 安装 模拟器需要Matlab环境。 如何使用OCDES 请参考示例d

1761-NET-AIC+.pdf　AIC+ Advanced Interface Converter Catalog Number 1761-NET-AIC

matlab中AIC代码及实例mTDRdemo 包含完整代码，以演示如何使用mTDR。 一个使用回归和降维相结合的试验结构神经种群数据的分析框架。 该MATLAB代码是的分析的参考实现。 下载资料库 从命令行： git clone git@github.com:pillowlab/mTDRdemo.git 在浏览器中：单击，然后解压缩存档 示例脚本 打开mTDRdemo.m以查看我们如何通过AIC估算参数和尺寸数量。 demoLearning.m是在指定了尺寸数量后用于参数学习的功能的详细步骤视图。 简单概述 假设我们在复杂的行为实验中记录了单个神经元的尖峰响应，并且想知道在神经响应中编码了刺激或行为的哪些方面。 此代码包使我们可以使用Poisson GLM回归发现此类依赖项。 考虑一个简单的示例，其中神经元编码两个实验变量：出现视觉目标的时间和运动点刺激的运动强度。 回归是目标出现的时间，以及每次试验中移动点的时间，持续时间和强度（“连贯性”）。 参考 MC Aoi，V Mante和JW Pillow（2020）。 自然神经科学2020。

该程序有助于使用ARMA模型为预报员和分析人员进行识别和自动预测。该程序与EViews 3、3.1、4、4.1兼容。 要在EViews 5和5.1中运行它，只需选中与版本4兼容的变量替换框即可。

AIC为AR(P)自动定阶 mm1=ar(gnp,method='mle') #用AIC准则，自动为AR(P)定阶，方法为极大似然估计 mm1$order #寻找合适的阶p names(mm1) #得到mm1的名字 print(mm1$aic,digits=3) #查看mm1中aic的值，保留3位小数 aic=mm1$aic # 为了下面计算定义变量aic length(aic) #计算aic个数 plot(c(0:12),aic,type='h',xlab='order',ylab='aic') #画aic竖线图 lines(0:12,aic,lty=2) #画aic连线图

采用信息论准则（AIC，MDL）估计阵列信号信源数

常用芯片数据手册-AIC

AIC 800 G3 的 datasheet

ppt详细讲解了AIC，BIC定义，原理。 ACIC, BIC 用于回归模型选择判断。

aic规范的matlab代码ICtoolbox 用于模型订单识别的工具箱 ICtoolbox版权所有（C）2014 Nicholas Roseveare程序绝对不提供担保；请联系我们。 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。这是一个免费软件，欢迎您在某些情况下重新分发该文件。 请参阅许可文件以了解条件 =================================== 由于此matlab代码是免费提供的，因此我们仅要求您借用或修改此代码中的任何代码，请参阅以下原始文章： 使用NCA.Roseveare和PJ Schreier进行的PCA预处理使用CCA分析两个数据集之间的相关性的模型顺序选择 =================================== 对于开箱即用的功能 模拟两通道数据，使用：“ mcInfoCriterionTest.m”，并在“ loadParamsScenTest.m”中创建具有ID号的可重用方案 收集的数据（真实或复杂属性），使用：'infoCriterion.m'-这是上述模拟数据生成器调用的主要信息条件函数 有关如何使用这些功能的更多信息，