3．带状稀疏存储矩阵 用spdiags函数产生带状稀疏矩阵的稀疏存储，调用格式 是：A=spdiags(B,d,m,n) 其中，参数m,n为原带状矩阵的行数与列数。B为r×p阶矩阵，这里 r=min(m,n)，p为原带状矩阵所有非零对角线的条数，矩阵B的第i列 即为原带状矩阵的第i条非零对角线。 2.5 稀疏矩阵 2.5.1 稀疏存储方式的产生

**** 功能更正的评论**** 函数将矩阵作为输入并计算两个重要的矩阵，即内 (W) 和之间 (B) 类散布矩阵。 在统计学习领域非常有用。

亲测可用！！！各种空间权重矩阵的设计、组合、分解及标准化的MATLAB代码，并介绍适用于面板数据的时空权重矩阵的设计和优选代码。 代码主要包括：空间权重矩阵的标准化、基于K阶最近邻的空间权重矩阵设计、基于距离的空间权重矩阵设计、基于经济规模（GDP）的空间权重矩阵设计、无信息均等空间权重矩阵设计、基于K阶最近邻组合的空间权重矩阵设计、基于QUEEN空间近邻关系和经济规模的空间权重矩阵组合、基于经济规模和城市间公路里程数的倒数的组合空间权重矩阵设计、基于经济规模和经纬度距离的平方的倒数的组合空间权重矩阵设计、基于经济规模和城市间公路里程数、距离阈值、指数函数的组合空间权重矩阵设计、单个次级区域的空间权重矩阵分解、两个次级区域的空间权重矩阵分解、基于单位矩阵的时空权重矩阵设计、基于有约束固定时间效应的时空权重矩阵、内生时空权重矩阵的设计与优选。

图像矩阵matlab代码使用自适应自动回归模型从RGB-D数据进行颜色引导的深度恢复 这是TIP 2014中“使用自适应自回归模型从RGB-D数据中进行颜色引导的深度恢复”中介绍的颜色引导的AR模型的C实现。原始作者提供的MATLAB源代码可在此处下载：。 我们的实现可以产生与其相同的结果。 所不同的是，我们使用C语言和稀疏矩阵来实现该方法，该方法更快并且可以处理更大的深度图。 如何使用 首先运行MexFile.m来编译cpp文件，然后运行main.m进行实验。 相关工作： “稳健的颜色导向深度图还原。”，刘伟，陈晓刚，杨杰和吴强。 在IEEE Transactions on Image Processing，26（1），315-327中。

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图像矩阵matlab代码学习：基于专家评估的稀疏数据CT重建网络（LEARN） 如果您在研究中使用此软件包，请引用以下论文： Hu Chen, Yi Zhang, Yunjin Chen, Junfeng Zhang, Weihua Zhang, Huaiqiang Sun, Yang Lv, Peixi Liao, Jiliu Zhou and Ge Wang, "LEARN: Learned Experts' Assessment-based Reconstruction Network for Sparse-data CT" IEEE Trasnactions on Medical Imaging, 37(6), 1333-1347. 2018. Hu Chen, Yi Zhang, Yunjin Chen, Junfeng Zhang, Weihua Zhang, Huaiqiang Sun, Yang Lv, Peixi Liao, Jiliu Zhou and Ge Wang, "LEARN: Learned Experts' Assessment-based Recons

大小为 2x2 的 2 端口 S 参数矩阵将创建 2x2 ABCD 链矩阵，其中 A、B、C、D 作为矩阵的元素

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分别用等效分界面法和特征矩阵法，基于Matlab编程，计算多层高反膜的反射率曲线。膜层采用硫化锌—氟化镁材料（折射率2.38/1.38），玻璃基片折射率在1.4-1.6之间自选，膜层数量在10-20之间自选。要求： 1）（分别为等效分界面法和特征矩阵法） 2）比较两种方法的运算效率。

这个小程序能够正确计算一组电缆（仅径向电磁场）的电气参数（R、L 和 C）。 它可用于计算 R、L 和 C 矩阵，以便使用 Simpowersystem 模拟地下电缆线路。