% 使用简单的直方图方法计算 x 和 y 之间的互信息。 假设采用 % Jeffrey-Perks 定律（在 MI 估计之前向所有单元格添加 0.5）。 % 用法：MI = 互信息(x, y,nBins, ifplot) % 'nBins' : 每个维度的 bin 数量。 % 互信息：I(X;Y) = sum(sum(p(x,y)*log(p(x,y)/p(x)p(y))) % 见“信息论”（香农，1948） % 此代码的灵感来自： % Iskarous, K., Mooshammer, C., Hoole, P., Recasens, % D.、Shadle, CH、Saltzman, E. 和 Whalen, DH (2013)。 % "协调/不变性量表：互信息% 作为 coarticulation 阻力、 运动协同作用的量度， % 和发音不变性，”J. Acoust. Soc. Am

示例：[SW, SF] = swft(x_list, names, 1) 输入参数： 1) x_list - 要测试的数据的数值或单元矩阵。 行是观察。 列被视为自变量。 2) 名称（可选）- 变量名称的单行元胞数组。 （注意：如果 x_list 是元胞数组，则第一行可以包含变量名称。）如果省略名称参数，则 swft 分配通用标签“ var 1” ...“ var n”，用于在输出表中显示。 3) 标志（可选） - 在输出表中用“< 0.0001”代替 p 值小于0.0001： 0（默认） - 显示计算的 p 值1 - 显示“< 0.0001” 输出： 1) SW - 包含 Shapiro-Wilks 检验结果的表格。 2) SF - 包含 Shapiro-Francia 检验结果的表格。 swft 函数计算正态分布的 Shapiro-Wilk 和 Shapiro-Francia 检

行业分类-外包设计-多通道回声消除方法、多通道声音传送方法、立体回声消除器、立体声音传送装置和传递函数计算装置.zip

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线阻抗和相速度（根据有效介电常数）使用 1980 年的 Kirschning/Jansen 公式计算。该公式包括色散，因此必须定义频率矢量。

计算平滑的傅立叶幅度谱 此函数计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。 为了平滑，它使用基于窗口中值或均方根值的窗口平均。 默认窗口数为 20。代码还接受用户定义的窗口数值。 Windows 具有相同数量的数据点。 用法： [fas] = smoothFFT(w,dt); 或使用 rms 方法和自定义数量的窗口参数进行平滑 [fas] = smoothFFT(w,dt,'n_windows',25,'method',rms); 静态输入： w = 时间序列数据向量（1xn 或 nx1） dt = 采样间隔（例如，每秒 100 个样本的数据为 0.01 秒） n_windows = 平均的窗口数（每个窗口包含相同数量的数据点） method = 平均方法（中值，rms）（例如，'method','rms'）。 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： -----------

variogram 计算各个维度的各向同性和各向异性实验变异函数。 句法： d = 变异函数(x,y) d = 变异函数(x,y,'pn','pv',...) 该函数使用 Malcolm wood 的 parseargs (objectId=10670) 作为子函数。 目前，该函数一步计算所有变异函数值。 虽然这对于小数据集（n<2000）来说很快，但由于内存限制，它可能会在大数据集上失败。 因此，对于大型数据集，您可能需要使用 'subsample' 选项。

KUMMERCOMPLEX(a,b,z) 是复数参数 a、b 和复数变量 z 的汇合超几何函数 1F1（Kummer 函数）。 在一般情况下，程序计算定义函数的收敛级数的总和，直到下一项变得太小（与之前所有项的总和相比）。 大 abs(z) 的情况单独考虑（例如，参见 Abramowitz, Stegun“Handbook of special functions”，1964 中的 13.5.1）。 整数参数值的一些简单情况也单独考虑。 该函数控制精度损失并检查系列中的成员数量不足。 如果有任何问题，它会打印警告。 否则，如果一切正常，结果似乎与具有 10 位精度的 Matematica 4.1 一致。 该函数主要基于转换为 Matlab 的“Fortran 特殊函数库”。不幸的是，该库只能计算 a 和 b 的实数值的合流超几何函数。 所以这个文件可以被认为是它对复数 a 和 b

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我从这里下载了一个 matlab 文件来计算激光模式、拉盖尔-高斯模式，但它无法正常工作。 所以我写了我自己的函数。 这是非常简单的功能，我希望它也能高效。 我使用了它并发布了我得到的结果。