编写并调试完成了气候变化的MK分析的matlab源代码,可以实现对一个区域长时间系列的MK分析,并用云南昆明为案例做了分析及分析结果的分析展示,附件里包括了原始的案例数据及中间过程数据,非常适合于初学Matlab或者MK分析方法的人的学习,代码具有较好的扩展性和可复制性,可以用于其他地方的MK气候变化分析。
2021-10-25 18:12:18 1.69MB MK气象分析mablab源代码
附件提供了本人以前开展的模糊综合评价的核心算法,matlab源代码及应用该算法做的一篇论文,算法可扩展性可复制性强,适合于需要做模糊分析的人员参考。
2021-10-25 18:12:16 331KB 模糊分析法的matlab代码
附件提供了土地利用系统协同演化模型的matlab源代码、案例数据、土地利用系统的协同演化模型求解步骤、分析结果及应用该模型方法的论文,非常适合于需要开展土地利用系统耦合协调状态评价的人员参考。
2021-10-25 18:12:15 19.88MB 土地系统协同演化模型matlab
编写并调试完成了气候变化的小波分析的matlab源代码,可以实现对一个区域长时间系列的小波分析,并用云南昆明为案例做了分析、过程数据及分析结果的分析展示,附件里包括了原始的案例数据、其他区域的扩展数据及中间过程数据,非常适合于初学Matlab或者小波分析方法的人的学习,代码具有较好的扩展性和可复制性,可以用于其他地方的基于小波分析方法的气候变化分析。
2021-10-25 18:12:15 9.19MB 小波分析用于气象分析的matla
该MATLAB文件,主要以三阶方程组为例,借助Jacobi迭代法实现了方程组的数值解求解。可以扩展到任意阶数。 【注】若因编辑器的编码问题导致中文注释乱码,请在购买后私信我解决。
该MATLAB文件,主要以三阶系数矩阵为例,利用Gauss_Seidel迭代法求解Ax=b的方程组。可扩展到任意阶数。 【注】,购买后,若出现中文注释乱码,请私信我解决。
中值过滤代码matlab 心电图降噪matlab 此代码可用于ECG信号降噪。 使用的数据来自MIT-BIH心律失常数据库。 使用3个滤波器对ECG信号进行降噪:2个具有600ms和200ms滑动窗口的中值滤波器,以及具有35 Hz截止频率的12阶FIR滤波器。 参考:
2021-10-25 15:45:36 1KB 系统开源
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基于MATLAB平台实现的OFDM基带系统,包括完整的调制解调和循环前缀等方法的实现,非常值得初学者入门使用
2021-10-25 15:43:00 7KB OFDM 基带信号系统 MATLAB 源代码
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matlab分时代码塔克-张量草图 Tucker-TensorSketch提供了Matlab函数,用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解。 有关我们方法的更多信息,请参见我们的论文: OA Malik和S. Becker。 使用TensorSketch进行大张量的低秩Tucker分解。 神经信息处理系统进展32 ,第10096-10106页,2018年。 可以从下载。 一些进一步的细节 Tucker-TensorSketch提供了三个函数tucker_ts , tucker_ts_double_sketch和tucker_ttmts ,用于张量的低阶Tucker分解。 这些函数是用于Tucker分解的标准交替最小二乘算法(高阶正交迭代)的变体。 它们结合了一种称为TensorSketch的草图绘制技术,该技术是CountSketch的一种形式,可以有效地应用于较小矩阵的Kronecker乘积的矩阵。 由于TensorSketch的属性,我们的函数仅需要输入张量的一次传递。 它们可以以可以按任何顺序读取张量元素的方式处理流数据,并且无需同时访问所有元素。 函数tu
2021-10-20 21:15:58 83KB 系统开源
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DFT的matlab源代码PyCDT Python Charge Defects Toolkit(PyCDT)是一个python软件包,旨在使带电缺陷建模更加简单,高吞吐量,并且不需要背景的研究人员也可以使用。 PyCDT可以在半导体和绝缘体中带电缺陷的周期性边界条件密度函数计算的上下文中处理热力学计算和误差校正。 它还可以生成所需DFT计算的输入,并可以处理DFT计算的输出。 该代码是模块化的,任何DFT代码都可以集成到PyCDT中以进行缺陷计算。 要求 PyCDT需要pymatgen(及其依赖项)和可选的sxdefectalign软件包。 源代码 如果尚不可用,请使用以下步骤。 如果您的系统尚未打包,请安装。 使用以下命令下载pycdt源代码: git clone https://bitbucket.org/mbkumar/pycdt.git 安装 (可选步骤,但强烈建议这样做)下载并安装anaconda并创建一个新的虚拟环境。 例如,要创建一个名为pycdt_venv的新的基于anaconda的虚拟环境,请运行以下步骤: conda create -n pycdt_venv co
2021-10-20 14:48:21 25.75MB 系统开源
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