ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

欧拉公式求长期率的matlab代码 HiFiLES dev. v0.1: High Fidelity Large Eddy Simulation ======= 在航空航天计算实验室，我们相信高阶数值方案有可能使CFD超越目前的二阶方法和RANS湍流建模平台，在湍流模拟中将准确性和计算效率提升到新的水平。 HiFiLES（高保真大涡模拟）作为免费工具发布，以统一研究团体，促进高级方法的发展和广泛采用。 该代码被设计为在各种体系结构上进行进一步开发的理想基础。 HiFiLES正在斯坦福大学航空与航天系的航空计算实验室中积极开发，并已通过开源许可证（GNU通用公共许可证v3.0）发行。 HiFiLES简介 用于流动模拟的高阶数值方法使用比其低阶对应方法更少的自由度来捕获诸如涡旋和分离区域之类的复杂现象。 这些方案提供的高保真度（HiFi）结合小规模和壁相互作用的湍流模型，产生了功能强大的大涡流模拟（LES）软件包。 HiFiLES是一个开放源代码的高阶可压缩流求解器，用于从头开始构建的非结构化网格，以充分利用并行计算体系结构。 它特别适合于图形处理单元（GPU）架构。 HiFiLES用C

闭合导线平差matlab代码俄罗斯制造 俄罗斯制造的整洁项目清单 :cloud: 安装 # Using npm npm install --save made-in-russia # Using yarn yarn add made-in-russia 内容 JavaScript :glowing_star: 名称 描述 :globe_showing_Europe-Africa: 4449 / Emmet的Sublime Text 2820 / 易于使用的jQuery插件，适用于视频背景。 2094 / 响应式，轻量级，快速，与CSS动画同步，具有声明性配置和哈希跟踪的完全可自定义的模态窗口插件。 1981年 / 标准图书馆 340 / 在Node.js + MongoDB上的简单RESTful API实现。 327 / 网页的空间滚动。 267 / Eclipse的本机Zen Coding插件 252 / 我尝试为jQuery Mobile实现Metro主题 240 / 适用于Google Chrome和Safari的强大XML查看器 228 / Node.js的异步MySQL绑定 215 / CodeMirror的插件，用于代码演示 209 / 可扩展JavaScript

与医学有关的matlab代码clardia---Type-2-Diabetes-Predict-Using-Short-PPG-Signals-and-Physiological-Characteristics- 奇拉特·赫蒂亚拉奇 介绍 该存储库包含与项目相关的代码：使用机器学习从光电容积脉搏波 (PPG) 测量和生理特征预测糖尿病。 原始数据集：Liang, Yongbo, etal.“中国血压监测的新的短记录光体积描记图数据集”。 科学数据 5 (2018)：180020。 已使用 Matlab 软件提取了文献中与 PPG 信号相关的主要特征。 要运行 matlab 脚本，请下载原始数据集并运行脚本以提取与糖尿病、正常和高血压患者相关的特征。 提取的特征用作模型的输入。 AIME 2019 与论文相关的代码：Hettiarachchi、Chirath 和 Charith Chitraranjan。 “使用短记录光体积描记术和生理特征预测糖尿病的机器学习方法。” 欧洲医学人工智能会议。 斯普林格，湛，2019 年。 关联： 光纤光栅预测 与使用 PPG 信号进行空腹血糖预测相关的代

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

qam仿真matlab代码RTL_QAM 该项目是使用VHDL设计的，以实现M-QAM调制。 设计软件： 生长激素 韵律 Xilinx Vivado Webpack 系统结构 顶级目录结构 . ├── QAM_Vivado # Vivado Project (Timing constraints, source codes also included withing the project) ├── docs # Documentation files ├── ghdl_src_DUT # files to be tested using ghdl (for test run ./compile) ├── sim # Simulation and Verification scripts │ ├── matlab # qam constellation and modulator behaviour verification │ └── gnuradio # Constellation Verification in RealTime using USRP. ├── src # VHD

光场相机重聚焦MATLAB代码开放存取SPC 用于创建和使用具有已知几何形状的全光相机的 SPC 模型的代码。 当前的实现可以在 MATLAB 和 GNU Octave 上运行。 它将为 Python 重写，希望很快。 如果您想参考任何已发表的论文： SPC模型的一般概念参考[ACIVS12]和[MIUN13]， 适用于普通视场的空间分辨率提取器参考[SPIE13]和[IC3D12]， 适用于全视场的空间分辨率提取器参考[ICASSP14]和[ICIP14]， 有关角度和深度分辨率提取器，请参阅 [ICIP15]。 生成 SPC 模型 为相机系统生成 SPC 模型的功能在以下文件中实现： * Generate_LCm.m * Generate_LCm_decoupled.m * Generate_Aperture.m * Aperture_m.m * Generate_Lens.m * Lens_m.m 每个文件都包含一个与文件同名的函数。 第一个函数Generate_LCm.m为图像传感器像素生成初始光锥集。 生成的光锥的角跨度是相对于传感器像素的给定光接收角定义的，作为图像传感器像

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像

GG平面图和RNG平面图matlab代码，无线传感网络小作业，详情介绍见文章https://blog.csdn.net/man1669/article/details/127982955?spm=1001.2014.3001.5501

提取均值信号特征的matlab代码2021 年心脏病学挑战赛 PhysioNet/计算的 Python 示例代码 这个存储库中有什么？ 我们实现了一个随机森林分类器，它使用年龄、性别和 ECG 导联信号的均方根作为特征。 这个简单的示例说明了如何为挑战设置 Python 条目的格式，它应该在一两分钟内在个人计算机上完成在任何挑战训练数据集上的运行。 但是，它的设计目的不是很好（或者更准确地说，它的设计目的不是很好），因此您不应将其用作模型性能的基准。 此代码使用四个主要脚本（如下所述）为 2021 年挑战训练和测试您的模型。 如何运行这些脚本？ 您可以通过安装需求来运行此分类器代码 pip install requirements.txt 和跑步 python train_model.py training_data model python test_model.py model test_data test_outputs 其中training_data是训练数据文件的文件夹， model是保存模型的文件夹， test_data是测试数据文件的文件夹（你可以在本地使用训练数据进行调