该代码是matlab中的用于灰色预测模型的代码，只需要输入已知数据就可以判断后面数据

计算有或没有异方差校正的时间序列的方差比检验。

matlab 参数估计与假设检验+源代码

H = COCHRANQTEST(X) 在 N×K 矩阵的 K 列具有相同成功次数和失败次数的假设下执行非参数 Cochran Q 检验。 H==0 表示不能在 5 显着性水平拒绝原假设。 H == 1表示原假设可以在5％的水平上被拒绝。 X 应包含二分值（成功/失败、左/右、是/否、真/假、0/1 等），其中一个值表示成功，另一个值表示失败。 K列对应K个相关观察； N行对应于N个不同的情况。 请注意，成功和失败的编码无关紧要。 最高值将被视为成功。 另请注意，仅包含成功或失败的案例不会影响测试统计量。 X 可以是（两个不同的）字符串的元胞数组（例如，“YES”和“NO”）。 H = COCHRANQTEST(...,ALPHA) 在显着性水平 (100*ALPHA)% 上执行检验。 ALPHA 必须是 0 到 1 之间的标量。 [H,P] = COCHRANQTEST(...)

根据 Marketsandmarkets 的报告，全球工业 X 射线探测器市场规模预计将从 2017 年 25.3 亿美元增长至 2022 年 33.1 亿美元，并在 2024 年达到 38.3 亿美元。 X 射线无损检测设备在工业领域中运用较多。如电子产品，IC 芯片，电子元件，半导体 元器件，接插件，塑胶件，BGA，LED，SMT，CPU，电容，电路板，锂电池，铸件等。 在电子产品元器件中主要看焊接点是否断线、短路、焊接是否正常；在 BGA，IC 芯片， LED，SMT 等使用中通常是要看这些工件的内部是否变形、金线是否正常、脱焊、空焊、 连锡、气泡等问题；在陶瓷、铸件中主要看工件中是否

1、开发BOS单据 产品检验表单据 ，表头信息：物料代码，物料名称，规格型号，供应商代码，供应商名称，送检数量，检验单号，检验方式，类型，备注。表体字段：检验项目，检验规格，检验结果，检验数值区间MIN-MAX，检验仪器，检查数，不良数，判定。 2、来料通知单/请检单 审核后自动生成 产品检验单数据 。 3、自动生成 产品检验单或手工新增输入供应商、物料后 系统自动根据供应商、物料抓取 最近 的 产品检验单数据，并填充检验项目以及检验规格

matlab精度检验代码ECE 5775最终项目 基于神经网络的Xilinx Zedboard上具有固定延迟的语音命令识别方法 ，和的项目。 每个文件夹及其内容的说明如下 audio_lab 它包含Xilinx Vivado和SDK项目，以将位流编程到FPGA并配置如何将数据发送到FPGA。 合并的 这包含我们基于Xilinx Vivado HLS对FPGA综合进行的集成测试，该测试基于3种不同的数据类型。 这些基于float数据类型，双精度float数据类型和Xilinx ap_fixed数据类型。 ap_fixed数据类型具有最快的运行时间，但就位宽而言并不是非常优化。 组件 Matlab的 该文件夹包含用于在MATLAB中生成训练和测试数据的所有必需文件。 在文件中查找更多详细信息 神经网络 该文件夹包含三层神经网络实现。 它学习使用前馈网络，然后进行反向传播。 分类输入以随机顺序输入网络。 在每个输入通过网络馈送之后，将检查每个输出神经元的值，并将其与所需的输出进行比较，以获取误差。 该误差通过层之间的所有边缘传播回去，并且权重在“学习”过程中进行调整。 重复该过程，直到达到期

matlab精度检验代码多层中心 多层网络中的光谱中心度度量及其在科学计量学中的应用 由Giorgos Sideris编写和开发，2018年由Dimitrios Katsaros监督 论文文件 论文的位置在： reports/Spectral_centrality_measures_in_multilayer_networks_and_their_application_in_scientometrics.pdf 如何使用 ： 安装Matlab并打开它 克隆存储库 导航到Matlab上的项目文件夹 在biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)使用biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)或h_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c3_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c4_index(coauthorship fil

matlab精度检验代码基于q因子的数字图像相关算法：qDIC 目的 该存储库包含qDIC的MATLAB m文件以及合成示例图像。 qDIC算法确定连续图像之间或从静态参考图像到当前图像的2D位移场，或使用“混合”参考更新方案。 运行qDIC 软件需求 MATLAB 2011b（适用于“ griddedInterpolant”）和关联的图像处理工具箱（适用于其他杂项函数调用）是运行此代码的最低要求。 在某些情况下，较早的版本可能会使用“ interpn”运行，但性能和/或准确性可能会受到影响（并且您可能必须实施对“ interpn”的更改）。 目前在CentOS 7和Windows 7/10 x64上的Matlab 2017a（新版本应该可以）下进行开发。 提供了一个“基本”版本（测试版），该版本支持基本的Matlab（即没有工具箱），其性能与相似。 您可以在找到更多最新版本，尽管我们有时会调和这两个版本 输入图像要求 要检查图像是否具有所需的散斑图案和强度值以便相关，可能需要看我们的眼镜。 我们建议输入图像的子集大小至少应为每个维度中像素数的3倍。 默认子集大小为64px x 64p

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