逆时偏移是一种地震偏移技术，它可以分为叠后逆时偏移和叠前逆时偏移两类。叠后逆时偏移利用爆炸反射面成像原理，处理的是水平叠加剖面。计算过程是从时间剖面的最后一个时间采样点开始，逆时外推直到时间零点，此时空间中所有振幅值组成了最终的偏移剖面。而叠前逆时偏移则是对单炮记录数据进行逆时偏移，然后将各炮的成像结果叠加，得到最终的成像剖面。在叠前逆时偏移中，成像条件通常使用的是激发时间成像条件，即震源到每个成像网格点的单程旅行时间。这个成像条件的求取是弹性波逆时偏移的一个难点，通常采用求解程函方程的方法来求取地下各点的成像条件。逆时偏移是比较简单的偏移反演代码，通过波场的正传和反传做互相关然后成像。该matlab代码包含了对简单高角度的速度模型的成像，实际发现对高角度的成像效果不错。逆时偏移完做拉普拉斯滤波可以发现效果更加明显。

高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。

MATLAB代码：计及绿证交易和综合需求响应的综合能源系统优化调度 关键词：绿证交易 综合需求响应 综合能源系统 优化调度 仿真平台: matlab+yalmip+cplex 主要内容：代码针对综合能源系统低碳运行和源荷互动，考虑可再生能源电力消纳责任权重情况下保证系统经济低碳运行，结合绿色证书交易机制，提出了一种计及可再生能源电力消纳责任权重的区域综合能源系统运行优化模型。 以系统总收益最大化为目标，综合考虑可再生能源消纳责任权重、绿色证书交易、碳排放等因素， 构建了包含电、 热、 冷负荷的区域综合能源系统运行优化模型。 通过设置不同场景进行算例分析，结果表明考虑了可再生能源电力消纳责任权重和绿证交易的区域综合能源系统优化模型可有效提高系统总收益且兼顾了环境效益。 代码为复现，效果非常好，是深入研究学习的必备程序，强烈推荐！

MATLAB代码：考虑柔性负荷的综合能源系统日前优化调度模型 关键词：柔性负荷 需求响应 综合需求响应 日前优化调度 综合能源系统 参考文档：《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度》参考柔性负荷和基础模型部分；《考 虑 柔 性 负 荷 的 综 合 能 源 系 统 低 碳 经 济 优 化 调 度》参考其碳交易部分 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex 主要内容：在冷热电综合能源系统的基础上，创新性的对用户侧资源进行了细致的划分和研究，首先按照能源类型将其分为热负荷需求响应和电负荷需求响应，在此基础上，进一步分为可削减负荷、可转移负荷以及可平移负荷三类，并将柔性负荷作为需求响应资源加入到综合能源的调度系统中，从而依据市场电价灵活调整各类负荷，实现削峰填谷，改善负荷曲线等优势，此外，为了丰富内容，还考虑了阶梯式碳交易，构建了考虑阶梯式碳交易以及综合需求响应的综合能源低碳经济调度模型，设置了多个对比场景，验证所提模型的有效性。

MATLAB代码：考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 参考文档：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》基础模型加舒适度部分模型； 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型，在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上，进一步考虑了热惯性以及用户的舒适度，并用预测平均投票数PMV对用户的舒适度进行衡量，且通过改变PMV的数值，可以对比不同舒适度要求对于综合能源系统调度结果的影响。同时，代码还补充性的考虑了碳排放交易机制，并设置经济性最优以及碳排放最优两种对比场景，从而丰富算例，效果非常明显。

基于径向基神经网络的数据回归预测MATLAB代码

matlab代码设置参数范围迪普考夫曼 神经网络学习库普曼特征函数 Bethany Lusch，J。Nathan Kutz和Steven L.Brunton撰写的论文代码 运行代码： 克隆存储库。 在数据目录中，通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample，Pendulum，FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 （或通过电子邮件询问数据集） 返回主目录，使用python运行所需的实验。 有关运行Python实验的注意事项： 建议使用GPU，但不是必需的。 该代码可以在GPU或CPU上运行，而无需进行任何更改。 本文包含四个数据集的结果。 这些是运行脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py，PendulumExperiment.py，FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）的最佳结果。 要使用产生论文结果的特定参数而不是进行参数搜索来训练网络，请运行DiscreteSpec

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码

ar模型matlab代码HRAN-快速fMRI的生理噪声去除 我们创建了一种统计工具来估算和消除快速功能磁共振成像中的生理噪声（）。 我们的代码已获得MIT许可，没有任何保证。 下面，我们描述实现该软件的步骤： 先决条件 HRAN是在MATLAB 2018和2019（）中创建和测试的。 HRAN使用chronux工具箱，该工具箱可在上找到。 下载MATLAB和chronux之后，请通过添加以下行将脚本定向到相应的目录： addpath(genpath( ' /PATH/chronux ' )) 其中PATH是chronux目录的路径。 正在安装 我们的实验室Git-上提供了HRAN软件包。 我们建议运行HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m脚本，以测试程序是否已成功下载。 跑步 估计生理频率 如HRAN_demo_nifti.m和HRAN_demo_simulated.m ，首先使用以下输入参数根据解剖学定义的ROI（例如心室）估算生理频率： % TR, moving window length, percent overlap inputPar