典型相关分析matlab实现代码 目录 交易体系构建 数据准备 行情：开盘价、收盘价、MA5、MA20等等 趋势：MACD、BBI 热度：换手率、成交量 基本面：品种间相关性指标、PE、PB 现值、中位数、五年十年百分位、十二个月后的百分位 策略设计 择股：大小盘轮动，即根据MA20日线的动量变化率在两个标的之间轮动 趋势： 分析MACD、BBI同时出现交点时一段时间后的胜率 MACD、BBI其他情况下的表现 配合其他指标加强趋势判断准确率 择时（热度）: 分析换手率，周换手率、月换手率各值出现之后一段时间的胜率 分析日成交量出现地量、天量时，做出择时后一段时间的胜率 策略实现与回测 模拟交易：交易频率、交易费率 回测指标计算：净值、年化收益率、阿尔法、贝塔、夏比特率、最大回测、年化波动率 实时交易接口实现 其他 构建组合需要感受各个品种之间的相关性，相关性分析通过历史周线级别的数据分析。因分析难度大，可先用着益达的图。2024年之前都可以用 在组合中要区分大小盘，大盘的50和300，熊市50跌的更少，牛市300涨的更多，而大盘与小盘指数的对比中，50和小盘的相关性更低。 对年换手率指

BPSK调制的matlab实现代码，有详细的注释，经matlab2009a调试通过！

matlab实现人脸识别的代码，有文档说明，有需要的同学可以下载

该代码可以实现基于遥感图像做SEN，在MATLAB2016a版本可以试下

在matlab下使用高斯消元法实现二进制矩阵求逆，运行结果准确，代码有注释，强烈推荐下载

典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是Python中的深度规范关联分析（DCCA或Deep CCA）的实现。 它需要安装Theano和Keras库。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用带有Theano后端的Keras库，在Tensorflow后端上不起作用。 因为网络的丢失功能是由Theano编写的。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 数据集 该模型是在MNIST数据集的嘈杂版本上评估的。 我完全按照本文介绍的方式构建了数据集。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 数据集很大，无法在GitHub上上传。 因此它被上传到另一台服务器上。 第一次执

循环实现了xls文件导入matlab的过程，简化了导入多个文件的繁琐过程

Solving a low-rank factorization model for matrix completion by a nonlinear successive over-relaxation algorithm 论文实现代码matlab

输入、输出说明 fcn为f(x,y),a,b分别为x的上下限，stepsize为步长,y0为初值。输出为x,及对应的y。

典型相关分析matlab实现代码#SCell用户指南 SCell是一个集成的软件工具，用于从大型单细胞RNA-seq数据集中进行质量过滤，标准化，特征选择，降维迭代，聚类和估计基因表达梯度。 SCell是开源的，并通过直观的图形界面实现。 可从Windows获得Mac，MacOS和Linux的二进制可执行文件，从获得源代码和预处理脚本。 如果您使用此软件进行研究，请引用：Aaron Diaz，Siyuan J. Liu，Carmen Sandoval，Alex Pollen，Tom J. Nowakowski，Daniel A. Lim和Arnold Kriegstein。 。 生物信息学。 2016. doi：10.1093 / bioinformatics / btw201 目录 1.安装 SCell在64位Mac OSX，Windows和Linux下运行。 首先从以下位置下载适当的安装包： 以_web结尾的文件的初始下载量较小，但在安装过程中将下载更多文件。 那些没有_web结尾的东西已经捆绑了所有需要的东西。 下载完成后，双击安装程序，然后按照屏幕上的说明进行操作。 要调用Wi