归并排序------------------ 如果我们有两个单独排序的向量“a”和“b”，但它们没有相互排序，我们想将它们合并到向量“c”中，这样​​“c”也是一个排序向量。 然后可以使用 c=mergesorted(a,b)。 此函数最有可能对非常大的向量（可能是百万元素）产生影响。 在 P-4 机器上，当“a”的长度为 200 万且“b”的长度为 250 万时，c=mergesorted(a,b) 比使用 MATLAB 内置函数 c=sort([a,b) 快约 3 倍]）。 testmergesorted.m --------------- 一个简单的测试程序来测试“合并排序”和内置的“排序”功能并比较它们的性能。

访问更多信息http://techquikr.com/opengl/control-mouse-pointer-using-laser 设置系统由连接到投影仪的计算机和针对演示屏幕的网络摄像头组成。 摄像头用于检测指向设备（激光点）在屏幕上的位置，允许激光指示器模拟鼠标的动作，例如移动鼠标指针、点击、滚动等。因此用户无需靠近电脑，但可以直接在远处使用激光笔。 需要 MATLAB 2012a（7.14 版）

用于基本结构系统可靠性分析的 MATLAB 脚本：串联、并联、k-out-of-n、具有完美和不完美切换的冷备用，使用相型分布的闭合特性。 这些脚本与发表在《商业和工业应用随机模型》中的文章“使用相型分布闭合特性对系统可靠性进行建模和分析”相关，2020 年。 https://doi.org/10.1002/asmb.2509 。 开放获取讲义： https://www.researchgate.net/publication/339842412_Lecture_Notes_on_Functional_System_Reliability_Analysis_An_Algorithmic_Approach

在过去的几十年中，受自然启发的优化算法因其适用于有效解决具有挑战性的优化问题而引起了研究人员的极大关注。 许多智能系统需要一个优秀的约束优化方案来充当人工智能系统。 人工电场算法（AEFA）是一种智能设计的人工系统，其目的是处理功能优化。 AEFA 的工作原理是库仑静电力定律和牛顿运动定律。 本文通过引入新的速度和位置边界策略扩展了 AEFA 算法以解决约束优化问题。 这些边界导致粒子在问题域内相互交互，并且允许它们单独从问题空间中学习。 它们还通过控制粒子的位置更新来帮助在探索和开发之间取得更好的平衡。 使用 AEFA-C 解决了具有挑战性的 IEEE CEC 2017 约束基准集 28 个问题和 5 个多维非线性结构设计优化问题，测试了所提出方案的有效性和效率。 AEFA-C 的比较研究是使用九种最先进的算法进行的，包括一些 IEEE CEC 2017 竞争对手。 比较研究、统计分析和

此 m 文件返回参数为 N 和 P 的多项式分布的均值、方差和标准差。 期望值（即平均值）： 期望值 = m = Sum(Xi × Pi)，总和是对所有 i 的。 预期值是平均值和（算术）平均值的另一个名称。 方差是： 方差 = s2 = v = Sum[Xi2 × Pi] - m2，总和是所有 i 的。 方差不以与预期值相同的单位表示。 因此，由于计算中的平方项，方差很难理解和解释。 这可以通过使用方差的平方根来缓解，这称为标准（即与数据具有相同的单位）偏差： 标准偏差 = s =（方差）½ 文件需要输入感兴趣值的 x 向量和相关概率的 p 向量。 它输出 m-多项平均值（默认）、v-多项方差值（可选）和 s-多项标准偏差值（可选）。

尽管当前版本的 Matlab 确实提供了一些极坐标绘图功能，但它并不是特别灵活。 “完美极坐标图”是一些可用于创建完全可定制的极坐标图的函数。 如： - 选择顺时针方向增加或减少的角度（例如罗盘（cw）或标准数学约定（ccw）） - 选择零角度所在的位置：顶部、右侧、左侧、任何地方！ - 通过设置径向和/或角度限制（即像 xlim 或 ylim）仅绘制圆的一部分- 主要和次要径向和角轴的任意刻度线和网格线- 带有预设的标签方案，例如指南针方向- 包括示例！

DRAWLINE 返回 MxN 矩阵中线段占用的几何空间（矩阵索引）。 每条线段由两个端点定义。 IND = DRAWLINE(P1, P2, IMAGE_SIZE) 返回端点为 p1 和 p2 的线段的矩阵索引。 如果两个点都在图像边界之外，则不会画线并且会出现错误。 如果只有一个端点超出图像边界，仍会绘制一条线。

FUND 4.0 MG 的 Matlab 脚本，这是一种气候变化综合评估模型，用于计算碳的社会成本。 该代码嵌入了 Maier-Reimer/Hasselmann 碳循环模型、其他温室气体和前体模型、Schneider/Thompson 气候模型、海平面和海洋 pH 值模型、索洛增长模型、一次能源使用和二氧化碳排放模型，以及五个替代影响模型。 该模型已根据 1750-2010 年期间的数据进行校准。 根据 IPCC SRES 的四个主要情景，预测了 2010-2100 年期间的变量。

支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。 这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine 仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。 用法示例： %% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr

SplitData 函数根据 TRIAL_INFO 中提供的信息将 FILENAME 处的数据拆分为不同的文件。 原始文件不会以任何方式更改。 （使用 Util_GetFileInfo.m 函数是必需的，也可以在 MATLAB 的文件交换中找到。） 输入： > FILENAME - 源数据的位置。 需要一个文本文件（例如，'Data.txt'）。 > TRIAL_INFO - Nx2 矩阵，其中每一行包含要提取的 N 个试验的开始时间和长度（以秒为单位）。 0 秒的时间对应于样本编号 1。 > FS - 采样率 (Hz)。 输出： > 没有。 亚历克斯·安德鲁斯 (Alex Andrews) 于 2012 年撰写。 上次更新时间：2012年2月13日。 -------------------------------- FeatureFinder 是一款免费的 MATLAB 工具，