本文介绍了如何使用MATLAB编写三维数组，并提供了一个简单的示例程序。通过学习本文，您将了解以下内容： 如何在MATLAB中创建和操作三维数组； 如何使用嵌套循环遍历三维数组的元素； 如何使用索引操作符访问和修改三维数组元素； 如何使用disp函数打印三维数组。 学习收获 通过阅读本文并实践示例程序，您将掌握以下知识和技能： 理解MATLAB中三维数组的概念和用法； 能够使用MATLAB创建各种维度的三维数组； 能够使用嵌套循环遍历三维数组的元素； 能够使用索引操作符访问和修改三维数组元素； 熟悉如何使用disp函数打印三维数组。 阅读建议 为了更好地理解和掌握本文所介绍的内容，建议您： 阅读MATLAB相关的教程和文档，深入了解MATLAB中多维数组的特性和操作； 练习编写不同类型的MATLAB程序，尝试创建和操作不同形状的多维数组； 在MATLAB命令窗口中逐步执行示例代码，并观察结果，加深对多维数组的理解； 参考MATLAB官方文档中的示例代码和案例，学习更多高级的多维数组操作和应用； 探索MATLAB提供的其他功能和工具箱，如信号处理、机器学习等。

Time-Frequency Toolbox (TFTB) tutorial pudao整理书签

主要用脑部图像进行分割测试，也可以自己读取图片进行测试，测试指标为JS

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

这是对空间曲线的曲率、扭转和 Frenet 框架的稳健估计。 即使数据点很嘈杂，它也能很好地工作。 它使用曲率的几何定义作为接触曲线的密切圆的倒数半径。 扭转由密切平面的旋转确定。 用户可以通过设置非零权重来选择扭转正则化的级别。 演示脚本提供了几个示例，包括带有拐点的曲线，其中 Frenet 框架定义不明确。

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

支持向量机（SVM）不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在 SVM 回归中，模型的目标是尽量拟合给定的数据集，同时保持尽可能多的数据点落在间隔（epsilon-tube）内。

在路由器中存在着路由表，记录着每个路由器与其下一跳路由器的距离（所有可达距离中的最短距离）。在计算机网络中，最常见的路由选择协议OSPF便解决了这个问题。接下来，我们将用数学实验所学知识，利用MATLAB实现路由器转发功能（OSPF协议的最短路径优先）的实现，即路由算法。详细设计见md文件

BCI Competition IV 2a数据集 只有一个A01T和A01E数据，请谨慎下载。 数据形状如下 data >>>(1000*22*288) label >>>(288*1)

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