查找数组之间的相对误差可能很有用，例如，在确定迭代函数是否收敛到正确解时。 我使用这个函数来测试对我的数值求解器的调整是否接近解析解，但当然有许多应用程序在其中指示性错误会很有用。 使用该功能很简单。 使用您想要比较的数组/矩阵： relError(A,B,C,...) 其中大小（A）=大小（B）=大小（C）。 该函数输出一个大小为 nArgs x nArgs 的二维数组，将每个输入与每个输入进行比较。 使用 'display' 参数抑制输出文本。 例子： A=[1 2]; B=[1 2]; C=[2 4]; err = relError(A,B,C,'display',false) 错误 = 美国广播公司A --> 0 0 100 B --> 0 0 100 C --> 50 50 0 所以对于第一个参数和第三个参数之间的错误，使用 err(1,3)。

DFA 算法是一种用于估计长期时间相关性的标度分析方法。 描述：去趋势波动分析（DFA）算法是一种缩放分析方法，用于估计幂律形式的长期时间相关性。 换句话说，如果事件序列具有自相关缓慢衰减的非随机时间结构，则 DFA 可以量化这些相关衰减的速度，如 DFA 幂律指数所示。 我们在这里介绍了作为神经生理学生物标志物工具箱的生物标志物实现的 DFA 算法。 您可以在http://www.nbtwiki.net下载此工具箱。 关于去趋势波动分析的教程可以在这里找到： http ://www.nbtwiki.net/doku.php? id= tutorial:detrended_fluctuation_analysis_dfa

FOURPLOT(X) 为 X 中的值创建一个“四图”，允许对四个底层进行强大而高效的视觉检查单变量统计分析的假设。 描述性统计在命令窗口中打印出来。 X 是观测值的向量。 它应该是数字和不能包含 NaN 或 Inf。 在四个子图中，运行序列图 (X[k] vs k)、滞后图 (X[k] 对比 X[k-1])、直方图和正态概率图。 之内在这些轴上，X 的平均值绘制为一条直线。 在此外，第 5 个面板显示了 X 的盒须图。 如果四个基本假设成立，则四个图将有一个特征外观。 1.如果固定位置假设成立，那么运行序列图将是平坦且不漂移的。 2. 如果固定变差假设成立，那么在运行序列图将大致相同整个水平轴。 3.如果随机性假设成立，则滞后图将为无结构和随机。 4. 如果固定分布假设成立，特别是如果固定正态分布成立，那么直方图将是钟形，正态概率图将是线性的。 盒须图将显示中值（红线）、均值和 SD（在

matlab开发-三维生命之路。康威生命游戏的三维延伸。

昨晚看了 Erik A. Johnson 博士的一个箭头函数，这个函数很有用。 但它只能绘制二维箭头，其头部是补丁。 所以我写了这个 functin 用于绘制 3D 箭头。 箭头由圆柱体和锥体组成。 箭头的大小由 start 和 stop 之间的最小距离决定，您可以通过输入参数设置箭头主体和箭头形状。 此函数将返回箭头的手柄，因此您可以通过手柄设置其他属性。 并且这里提供了一个非常有用的 [rotatedata] 函数，它是从旋转函数修改而来的。 如果您有任何问题，请通过电子邮件与我联系。

matlab开发-ExtendedDFT。程序edft产生高分辨率n点dft，n大于数据向量的长度。

这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。

用于功率图的 Matlab 代码，即复实数和有源数

光伏电池建模

处理多普勒数据和绘制结果的示例脚本数据是使用固定频率雷达传感器收集的10.525 GHz。 一只手放在传感器前面约 30 厘米处并移动朝向传感器。 用手重复实验3次以“慢”、“中”和“快”速度移动。