此函数计算概率密度函数使用变量变换的非中心 Beta 分布根据非中心 F 的所需密度函数，包括已经在 Matlabs 统计工具箱中。 用法[ pz ] = ncbeta (x, a, b, lambda ) %要使用给出 IID 卡方 RV 比率的直方图进行测试，请计算： y(1:50)=-sqrt(10);y(51:100)=+sqrt(10); znum = ncx2rnd(ones(5e4,1), y'*y); z = znum./(znum + ncx2rnd(99*ones(5e4,1), 0)); [N,b] = hist(z,floor(sqrt(length(z)))); N=N./trapz(b,N); bar(b, N,'facecolor','k') 坚持，稍等plot(r, ncbeta (r, 1, 99, y'*y),'linewidth',4,'r

如何在不使用 imhist() 函数的情况下绘制图像的直方图。

给定一个复方阵 M = A + i*B，它的逆也是复方阵 Z = X + i*Y，其中 A、B 和 X、Y 都是实数矩阵。 发现M^-1 = Z 或(A + i*B)^-1 = (A + B*A^-1*B)^-1 - i*(B + A*B^-1*A)^-1 前提是那些涉及反演的矩阵必须是非奇异的。

这些函数专门用于在低秩的情况下执行逆运算

本练习将带您逐步了解以简单的方式读取、显示和分析心电图信号的过程。

该脚本通过 Kozachenko-Leonenko 方法计算一维日期的熵点估计。

新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2

Matlab与STK链接函数库，挺实用的，便于开发

- 基于 MoM 的模拟。 - 允许用户通过调整 MoM 中使用的段数来设置模拟的准确性。 - 计算辐射功率和方向性。 - 允许用户模拟短路和开路偶极子，还允许向偶极子端子添加负载（阻抗）。

功能类似于csaps。 使用 Craven 和 Wahba 的广义交叉验证方法确定最佳平滑参数。 该函数返回平滑样条拟合的输出、平滑参数、估计的方差、估计的 95% 置信区间的大小以及最小化函数的值。 选择平滑参数的通用交叉验证方法应该比 csaps 的默认选择更稳健，并给出“更好”的答案。 它适用于不等距的数据。 代码没有优化。