l-曲线矩阵代码统计形状建模(SSM) 此Matlab代码是由Jan Bruse博士和Benedetta Biffi博士于2017年创建的。它包含一个Matlab GUI界面,该界面调用了另外两个负责PCA和形状注册的免费软件:Deformetrica 4.2()和VMTK 1.4()以允许统计形状建模(SSM)为用户带来流畅的体验。 SSM是一种工具,可用于计算一致的几何系列(或训练集)内的平均形状及其变化。 它基于以下假设:族的每个形状都是参考形状的变形版本。 它对一组界标点使用主成分分析(PCA)来描述对象的形状。 参考文献: Durrleman,Stanley等。 “具有密集变形和稀疏参数的解剖形状复合体的形态计量学。” NeuroImage 101(2014):35-49。 伯恩(Bône),亚历山大(Alexandre)等人。 “ Deformetrica 4:用于统计形状分析的开源软件。” 国际医学影像形状研讨会。 占卜·斯普林格,2018年。 Antiga,Luca等。 “基于图像的建模框架,可用于特定于患者的计算血流动力学。” 医学与生物工程与计算46.11(2008
2024-05-20 17:09:36 1.03MB 系统开源
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py直接运行,2023国家统计局全国省市区县乡镇街道居委会五级区划数据,包括数据库,以及所生成的excel,包括py代码资源
2024-05-20 13:07:38 2.09MB python 行政区划 统计局数据
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MSMBuilder的 MSMBuilder是一个python软件包,它为高维时间序列实现了一系列统计模型。 它特别专注于生物分子动力学的原子模拟的分析。 例如,MSMBuilder已用于通过分子动力学(MD)模拟对蛋白质折叠和构象变化进行建模。 LGPL(v2.1或更高版本)提供MSMBuilder。 功能包括: 将特征提取到二面体,联系方式等中 具有多种算法的几何聚类。 使用时间结构独立成分分析(tICA)和主成分分析(PCA)进行降维。 马尔可夫状态模型(MSM)的构造 率矩阵MSM构造 隐藏马尔可夫模型(HMM)构造 时标和过渡路径分析。 在查看文档,并加入。 有关MSMBuilder的更广泛概述,请看一下我们的。 安装 对于优选的安装机构msmbuilder与conda : $ conda install -c omnia msmbuilder 如果您没有cond
2024-04-30 19:04:32 2.28MB python analysis clustering
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对于Android流量统计来说在2.2版中加入了TrafficStats类可以轻松获取,其实本身TrafficStats类也是读取Linux提供的文件对象系统类型的文本进行解析。android.net.TrafficStats类中,提供了多种静态方法,可以直接调用获取,返回类型均为long型,如果返回等于-   对于Android流量统计来说在2.2版中加入了TrafficStats类可以轻松获取,其实本身TrafficStats类也是读取Linux提供的文件对象系统类型的文本进行解析。android.net.TrafficStats类中,提供了多种静态方法,可以直接调用获取,返回类型均为lo
2024-04-27 11:38:48 37KB Androidandroid
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matlab歪度斜度代码Hybrid_features_codes 统计和小波特征代码。 特征提取代码是用MATLAB编写的,而分类是在WEKA机器学习工具包中执行的。 附件包含用于特征提取的所有源代码以及验证和训练/测试数据集。 这些文件还包含用于基于 BraTS、AANLIB 和 PIMS MRI 数据集的过期结果的 Weka Experimenter 模型。 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度 5. 能量 6. 基于共现矩阵的熵二阶特征 %%%% 角秒矩 8.Correlation 9.Inertia 10.Absolte Value 11.Inverse Difference 12.Entropy 13.Maximum Probability 问候, Ghazanfar Latif
2024-04-25 16:20:56 19KB 系统开源
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基于天池淘宝母婴用品数据的可视化分析
2024-04-22 17:25:58 625KB python 数据可视化 统计分析
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利用MICE填补方法和统计填补Statistical对缺失数据进行填补(包含数据集),并在数值数据的MSE和RMSE以及分类数据的准确性 Accuracy方面对两者进行评估,完整内容可以参考文章:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125168248
2024-04-22 16:29:22 196KB python mice
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labview事件结构发生次数的统计方法
2024-04-22 15:04:00 15KB 事件结构 labview
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这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化,该工具能够突出显示位于北部(圣路易,巴克尔),中部(达喀尔,塞内加尔南部(Ziguinchor,坦巴昆达)。 此外,通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为,统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期(1970-2010年和1960-2010年)进行的测试结果,显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此,在1970年至2010年之间,进行了探索性数据分析,以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后,计算统计特征,例如均值,方差,标准差,变异系数,偏度和峰度。 随后,将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序,Pettitt,Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的,并且在显着情况下,趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明,北部和中部地区的记录呈上升趋势,而
2024-04-20 00:12:56 2.78MB 塞内加尔 时间序列
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ARCGIS进行空间统计分析
2024-04-18 18:31:09 848KB 空间统计分析
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