MATLAB峭度代码

移动均布荷载作用下简支梁桥动力系数分析，邓建良，吴定俊，将磁悬浮列车荷载简化为移动均布荷载，运用模态叠加法求解得到了简支轨道梁的动力响应解析解，并与相应的数值解和列车-桥梁耦合�

三相二极管箝位的三电平PWM整流器的Simulink的仿真。包含SVPWM均压，网侧电流正弦。

简单用MATLAB写了一个可以将图片分成4块每块提取存入指定文件夹中的程序，可以在这个基础上再分更多块。

图像的均方误差的matlab代码成像光体积描记图提取脉冲率估计 光电眼波描记图提取和处理的成像工具 介绍 成像光体积描记器（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。 iPPG通常是从面部或手掌视频中获取的。 该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。 来自[1]的恒河猴iPPG数据用作测试数据集。 输入：视频文件。 输出： iPPG信号； 估计的脉搏率。 内容 extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。 颜色信号被计算为每个视频帧在感兴趣区域（ROI）上平均的红色，绿色和蓝色分量的值。 可以为第一帧手动选择ROI（如果仅预期有限量的运动），或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI（仅用于从人脸提取iPPG！）。 此功能可以选择从ROI中排除非皮肤和损坏的像素。 compute_ippg实现了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。 ippg_extraction_example-使用程序包从视频中提取的iPPG估算脉搏率的基本（最小）示例。 Datas

亲自破解的，好多朋友在用，为了得点积分分享给大家。与正版功能完全一致。供大家研究使用，请大家使用正版软件。此软件仅共研究请24小时删除

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matlab均方误差的代码ECSE610无线通信-课程项目 摘要-Massive-MIMO方法已广为流行，它通过减少衰落信道中的统计波动来提高基于信道硬化现象的通信数据速率。 但是，如果不考虑传统的iid Rayleigh信道，则会出现复杂情况。 测试了Massive-MIMO OFDM系统，比较了针对匹配滤波器，零强迫和最小均方误差线性检测方案的瑞利，里奇安和相关信道模型的最小二乘方信道估计。 将16、64和128-QAM与50、100、200和300个接收天线的50个单发射机天线的Mass-MIMO信道上的64、256和1024 OFDM子载波进行比较。 结果表明，大规模MIMO线性检测方法在较高的OFDM子载波上具有显着的性能改善，但在Rician和Correlation模型中难以克服性能提升。 该项目提供了一个很好的MATLAB代码教程，用于在无线下行链路系统中执行Massive-MIMO-OFDM信道建模，最小二乘信道估计和MIMO检测。

本matlab文档进行了LTE系统中对于无线信道的参数均方根时延扩展的具体计算方法，将多径信道中的各路时延与参数rms联系起来。

图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类