cvar代码matlab 工作稿 该存储库旨在提供我当前在投资管理，计算计量经济学，数据科学，人工智能和文本挖掘/网络抓取方面工作文件的信息（数据，代码）。 进一步的研究应在市场困境（尾风险对冲策略）或用户指定的情况（根据用户的目标和风险承受能力对金融资产组合进行校准）的条件下，将其应用于资产配置。 此外，我想确定有影响力的新闻文章并构建新闻因素。 可以应用机器学习技术来识别故事的相关标签，并了解哪种模式对市场的影响最大。 Fernando AB Sabino da Silva和Flavio A.Ziegelmann。 。 软体：R，Matlab。 关键词：资产配置金融; 高斯Copula; 线性规划; 混合Copula; 风险管理; 标普500; 场景； WCCVaR。 JEL代码：G11； G12; G17。 所使用的数据：1990年7月2日至2015年12月31日期间属于S＆P 500市场指数的所有股票的调整后收盘价的每日数据。 Fernando AB Sabino da Silva，Flavio A.Ziegelmann，Joao F.Caldeira。 。 软体：Matlab

matlab精度检验代码gmIdNeoKit 具有GUI的Gm Id套件可与Matlab数据文件一起使用，类似于Boris Murmann教授的gm / ID入门套件（）。 我要感谢Murmann教授允许使用他的作品。 用法 总体描述 此Gm Id套件包含两部分：用于数据生成的matlab部分和用于mos大小调整和优化的python gui Matlab数据生成 matlab数据生成部分是基于Boris Murmann教授的gm / ID入门工具包创建的。 在使用经过修改的套件之前，请先阅读Murmann教授入门套件中的自述文件。 进行了一些更改，以使生成的MATLAB数据与GUI更好地配合使用。 更多数据保存在配置文件中，例如“ GMOVERID”和“ FUG” 更改matlab文件的格式以展平mos晶体管的结构并以适当的版本存储 为了使用GUI，spectre_run脚本保存的数据名称应采用以下格式：techCode_deviceName_cornerCode.mat techCode：技术的代号 deviceName：以'n'或'p'开头以指示mos晶体管的类型 cornerCo

自己用MATLAB写的数值计算方法中的 自适应辛普森公式代码,有问题可以尽管私聊我~

潮流计算，用于电力系统分析 matlab程序源文件

matlab提取文件要素代码BA-Simula是用于模拟5兆瓦NREL翼梁式浮动风力发电机的开源数值计算代码，但该代码可灵活更改以进一步更改以实现其他具有不同特性的翼梁式风力发电机。 要运行模型，请按照下列步骤操作： 1-将BA-Simula.rar下载到您的计算机。 2-提取BA-Simula来创建BA-Simula文件夹 3-为每个模块定义风力涡轮机和环境属性（请注意，为NREL 5MW翼梁式浮动式风力涡轮机设置了BA-Simula的反特性） 4-在DES函数中设置运动的初始条件和运行持续时间，然后从matlab编辑器部分运行模型。 5-为了提取运动响应频谱，首先将BA-Simula的输出另存为.mat文件，然后从FFT时间历史功能中读取该文件。 接下来，选择每种运动模式并运行该功能以查看结果。 注意：此代码包含25个单独的功能，这些功能通过EOM功能相互耦合。 BEMhansen和汽缸函数分别使用叶片单元动量理论计算叶片是非圆柱形翼型和圆柱形翼型的动态感应因子。 函数a和aa用于调用F_Aero函数中的轴向和切向感应因子。 以相同的方式，函数C，Cl，Cd，Clr，Cdr用于分别

matlab车牌字符分割代码 MATLAB2020 MATLAB 个人文件 2020年太原工业学院老郭的毕业设计 采用BP神经算法进行识别，对车牌的提取，处理，字符分割是其他方法！ 如果有大佬可以用MATLAB来进行车牌的定位，欢迎留言 本次设计只是对蓝色车牌的识别，其他种类车牌希望以后有大佬在可以补全 本次代码完全免费，如果有大佬的话，可以给点支持！谢谢， GUI是可以直接使用的，其他看目录图片

Java调用MATLAB，将文件转换为二进制流，http://blog.csdn.net/GSH_Hello_World/article/details/78524897

matlab提取文件要素代码肾脏MRI分割实例 随附出版物： 为了说明肾脏MR图像的特性以及所选择的分割方法的操作和性能，在综述文件的第III节中给出了数值示例[1]。 为了解决这些问题，使用强度阈值，种子区域生长，水平集算法和基本数学形态学运算对包含主题右肾的感兴趣体积（VOI）进行了分割。 结果显示在图1和2中。 3-9 [1]，并在那里进行了详细讨论。 然后使用第四节[1]中定义的度量，将它们与表1 [1]中的真实信息进行定量比较。 该存储库的目的是为感兴趣的读者提供经过处理的图像数据和开发的代码-以便更深入地了解背景并促进对该热门话题的进一步实验。 在示例中，将所选的图像分割方法应用于存储在公共CHAOS数据库中的T1加权（T1w）和T2加权（T2w）图像[2]： CHAOS数据集中有40幅CT和MR 3D腹部图像，这些图像是为健康受试者采集的，并平均分为训练和测试集。 此处使用了存储在火车集中的主题＃1的DICOM文件以及相应的真实PNG切片，以进行分析。 该代码被分成保存为m文件的简短脚本，可以通过[1]的第三节和第四节的元素轻松识别： 文件名 目的 用途 kid_seg_

matlab提取文件要素代码 EEGLAB事件相关的PACTools 事件相关的PACTools（PACTools）是一个EEGLAB插件，用于计算单个主题数据中的相位-幅度耦合。 除了计算PAC的传统方法外，该插件还包括互信息相位幅度耦合方法（MIPAC）的即时和事件相关实现（请参阅Martinez-Cancino等人2019）。 该工具箱由位于加利福尼亚州拉霍亚市UCSD的Swartz计算神经科学中心的EEGLAB团队开发和维护。 目录 神经科学中的相位振幅耦合 跨频耦合（CFC）可以指代振荡现象的频率，相位和幅度之间的任何可能的相互作用（ Sotero，2016 ）。 该领域中的大多数实验工作都集中在三种类型的CFC上：幅度-幅度耦合（AAC）或协调制，包括双相干的相位-相位耦合（PPC）和相位-幅度耦合（PAC）。 其中，PAC越来越引起人们的关注，因为越来越多的证据表明PAC在脑信息处理中的潜在作用及其在包括癫痫在内的病理条件下的变化（ López-Azcárate等，2010; De Hemptinne等，2013 ）。 在PAC中，信号内较高频带的瞬时幅度由相同（或不同）

求两幅图像间的相关系数matlab的M文件---CorrelationCoefficient.m---；很简单的东东，但可以为你省些时间。共享改变未来！