SpiecEasi 生态联系的稀疏逆协方差估计和统计推断 该软件包对于希望为各种组成数据推断图形模型的人很有用，尽管它主要用于微生物组相对丰度数据（由16S扩增子序列数据生成）。 它还包括一个用于[过度分散，零膨胀]多元相关计数数据的生成器。 请参阅发表的论文。 关于符号的一个小问题：我们将该方法称为“ SPIEC-EASI”，并为此包保留了“ SpiecEasi”。 目录 安装 开发工具 我假设所有辅助软件包都已安装-例如pulsar，large，MASS等。如果遇到意外错误，则可能需要下载并安装缺少的依赖项。 在交互式R会话中： library(devtools) install_github("zdk123/SpiecEasi") library(SpiecEasi) conda SpiecEasi也可以通过conda来源获得，并且应该始终与该存储库的主分支保持最新。 co

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如何绘制协方差误差椭圆

针对具有多个多天线窃听者的认知无线电网络(CRN),为了使系统保密速率达到最大,该文把对主用户的干扰设计成为一个约束条件,通过对次用户发送端传输协方差矩阵的优化设计来提高物理层安全性能。在已知信道状态信息(CSI)时利用矩阵性质和Charnes-Cooper变换,将该非凸函数转化为一个半定规划(SDP),从而得到次用户发送端的优化方案。仿真结果表明,相对于现有二次优化传输策略,该方案能够使系统的保密速率更大,并在复杂度方面具有优势。

EIGENVALUE_ESTIMATION 改进了协方差矩阵特征值的估计。 此 MATLAB 函数是一种算法，旨在改进 Wishart 分布的协方差矩阵的特征值估计并根据特征值重新计算改进的协方差矩阵。 该函数是 Avishai Ben-David 和 Charles E. Davidson 开发和发布的程序的实现，“来自有限样本数量的高光谱 Wishart 协方差矩阵的特征值估计”，IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 50，没有。 11，第 4384-4396 页，2012 年 11 月。DOI：10.1109/TGRS.2012.2191415

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基于MATLAB的协方差计算，目标跟踪算法仿真。matlab2021a可运行。 这个是关于协方差跟踪的实验。从一个视频中截了两张图片：sample.jpg和test.jpg。在sample.jpg中划了一个区域，然后再test.jpg中寻找最接近的区域。 运行结果：在sample.jpg中划了一个红框，test.jpg中找到了两个最接近的部分

空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法

生成具有用户定义的相关矩阵 R 的观察样本。可选地，用户还可以定义均值和方差。 如果未指定，这两个参数将默认为零的均值向量和 1 的方差向量。