派里曼 pyriemann是用于通过黎曼几何进行协方差矩阵操纵和分类的python软件包。 主要目标是对多种生物信号进行分类，例如EEG，MEG或EMG。 这项工作仍在进行中，敬请期待。 此代码是BSD许可的（3子句）。 文献资料 该文档位于 安装 使用PyPI pip install pyriemann 或使用pip + git作为最新版本的代码： pip install git+https://github.com/alexandrebarachant/pyRiemann 当前不支持Anaconda，如果要使用anaconda，则需要在anaconda中创建虚拟环境，将其激活并使用上述命令进行安装。 从来源 对于最新版本，您可以使用setup.py脚本从源文件中安装软件包。 python setup.py install 或在开发人员模式下能够修改源代码。 python

通过堆叠对角线上和下方的 x 元素来创建列向量； 每一列都放入一个矩阵中。 它按列顺序执行此操作。 创建是因为我无法让 Mike Cliff 的 vech 函数处理多维数组。

用于通过ROC AUC比较两组预测的统计显着性的算法的Python实现。 还可以计算单个ROC AUC估计值的方差。

给定一个 d 维点列表——通常但不一定代表网格——和相关信息，函数 randomfield.m 返回相应随机过程的实现。 这些字段可以以已知数据值为条件。 相关信息可以是： - 三个参数化模型之一， - 一个给定的相关矩阵，其维度对应于网格点的数量， - 未知过程的“快照”矩阵。 该函数还可以返回一个带有 Karhunen-Loeve 基的结构体，用于进一步的字段生成和过滤。 有关更多详细信息，请参阅帮助中描述的选项。 当为要插值的场实现提供数据时，返回的平均值是普通克里金近似值。 如果您有并行计算工具箱和多个内核，这会更快。 版权所有 Paul G. Constantine 和 Qiqi Wang。

此部分为相应的M文件，可以直接运行，如下载了TXT格式的文件，此部分可不用下载。希望可以帮到初学者，如有不对的地方，请谅解

GPS高程的转换在不考虑重力场模型的情况下,文中使用各种数学拟合方法由高程异常已知点内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法。但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而不是将二者结合起来同时考虑。最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化。解算中由已知点的高程异常的随机部分推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差。故而这种方法在理论上更加完善。实验根据某矿区81个已知数据点进行计算,并结合曲面拟合法、多面函数法以及加权平均法进行比较。试验结果表明,文中的方法优于其它三种方法。

第四步：构建协方差矩阵

本资源问协方差驱动第三部分的文本文件，每一行都有详细注释，适合初学者，看完后会有直观了解。和.m文件下载其中之一即可。

利用c#语言实现协方差矩阵、相关系数矩阵及他们的特征值计算，可执行源码。

郑州大学随机信号处理大作业+答案 郑州大学随机信号处理大作业，Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。郑州大学随机信号处理大作业+答案