本资源为Matlab读取.dat二进制文件的工程，包括了读取、二进制解析、数据拼接、数据组合、数据绘图、将数据分析结果、绘图生成WORD报告。一键数据分析，使用方便。 本资源适用于Matlab处理批量数据而苦恼的工程师/学者。本资源的特点是包含了数据转换的全套实例，自动生成WORD报告的实用实例。生成的WORD报告中的分析结果以标题形式显示。这便于在查看WORD报告是方便的找到对应的数据结果。 本资源适用于工程领域包括铁路行业/风电/控制系统中控制单元中的记录数据。适用场景是对于相同数据进行大批量特征分析。

信号分选SDIF的matlab源码，可根据需求自行修改参数。仿真程序的部分结果可见相关文章：【雷达通信】信号分选SDIF序列差直方图算法原理及仿真程序【免费matlab源码，可自行修改参数】

在 MATLAB 开发环境中，我们经常会遇到需要将图形输出为高质量图像的需求，以便于报告、论文或分享。"figtopdf" 是一个非常实用的工具，它简化了将 MATLAB 图形转换为 PDF 格式的过程。这个工具的核心优势在于其简单易用的接口，允许用户以最少的参数设置轻松完成任务。 PDF（Portable Document Format）是一种广泛使用的文档格式，因为它能够保留图形的原始质量和分辨率，同时便于跨平台分享和打印。在 MATLAB 中，标准的图形保存方法可能无法提供最佳的 PDF 输出质量，而 figtopdf 正是为了解决这个问题而设计的。 figtopdf 的主要功能包括： 1. **单个图形保存**：你可以直接提供一个 PDF 文件名作为参数，figtopdf 将自动将当前图形窗口的内容保存为该文件。这使得快速保存图形变得非常方便，无需手动调整图形属性或使用复杂的命令。 2. **批量保存**：除了单个图形，figtopdf 还支持一次保存多个图形。这对于处理大量图形数据或者进行批处理操作的情况特别有用，极大地提高了工作效率。 3. **自定义参数**：虽然 figtopdf 以简洁著称，但它也允许用户传递额外的参数来控制输出，如图形大小、分辨率、颜色空间等。这为专业用户提供了更多的灵活性，可以根据具体需求定制输出效果。 4. **兼容性**：figtopdf 能够与 MATLAB 的各个版本良好兼容，无论你是使用较旧的版本还是最新的版本，都能顺利运行并获得一致的输出结果。 5. **代码集成**：由于 figtopdf 是一个脚本或者函数，因此可以很容易地整合到你的 MATLAB 代码流程中，实现图形生成和保存的自动化。 使用 figtopdf，开发者可以避免常见的问题，如图形在转换过程中丢失质量、文本模糊、颜色不准确等。通过这个工具，你可以确保每次转换后的 PDF 图像都保持清晰、精确且易于阅读。 在实际应用中，例如在科研工作中，figtopdf 可以帮助研究人员高效地整理和呈现实验结果，使得图表和图形在学术论文中呈现出专业和高标准的外观。对于教学和演示，figtopdf 也可以确保学生或观众可以无损地查看和打印图形，从而提高教学效果。 在 figtopdf.zip 压缩包中，包含了 figtopdf 的源代码和可能的使用示例。解压后，你可以查看源代码了解其实现细节，也可以直接运行示例来熟悉其用法。对于 MATLAB 用户来说，figtopdf 是一个值得添加到工具箱中的实用小工具，它将提升你处理图形输出的体验和效率。

基于Matlab的三相电压型PWM整流器建模与仿真

10.MATLAB神经网络43个案例分析 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现.zip 10.MATLAB神经网络43个案例分析 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现.zip 10.MATLAB神经网络43个案例分析 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现.zip

CVaR是基于风险价值（Value at Risk, VaR）发展而来的，是在一定置信水平α下，损失超过VaR值时的条件均值。VaR是指在一定的置信水平下，某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。 例程中介绍了CVaR相关的编程方法以及各参数的取值范围，注释详细，可直接运行。

GRNN广义回归神经网络MATLAB代码

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

GARCH-MIDAS、DCC-GARCH模型MATLAB代码

直接替换数据即可使用，不需要任何基础 代码注释非常详细，可供学习 本代码为优质代码，丰富齐全，包含内容有： （1）分节设置，注释非常详细，可供学习。 （2）设置隐含层的寻优过程，根据输入自动确定隐含层节点范围，并进行误差寻优，最终获得最佳隐含层节点，减少实验过程。 （3）作图精细，图像结果齐全。 （4）各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全。 （5）最终打印显示测试集的结果。