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ADC动态参数几个问题的解决(span,spanh 值,幅度比例
因子
等)配套文件
配合博文说明常见ADC动态参数 matlab程序中几个问题如何解决,希望能有所帮助
2023-02-15 17:22:35
1.92MB
ADC动态参数
matlab
span
spanh
1
旋转
因子
乘法器VHDL 代码
旋转
因子
乘法器VHDL 代码。。在百度上很难找到的。。
2023-02-14 22:20:59
25KB
旋转因子乘法器VHDL
代码
1
Python 股票数据分析 tushare获取数据 统计散点图折线图 线性回归建模 三
因子
模型R market SMB HML
Python 股票数据分析 tushare获取上证指数和各股票的数据 各类指标统计散点图折线图线性回归建模 三
因子
模型R market SMB HML jupyter notebook numpy pandas statmodels matplotlib 数据分析 数据挖掘 机器学习 人工智能
2023-02-09 17:04:30
3.84MB
Python
股票
数据分析
1
负荷预测matlab代码-Dynamic-Semiparamtric-Factor-Model:该存储库包含论文“使用半参数
因子
动力学进行的收
负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数
因子
动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码,HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr(2012),CRC 649讨论文件,2012-48() 数量 #Abstract使用动态半参数
因子
模型(DSFM),我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机,该提议的方法适用于四个南欧国家(希腊,意大利,葡萄牙和西班牙)的月利率。 分析这个非同寻常的时期,我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明,两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据,需要三个非参数因素来解释95%的变化。 估计的因素负荷是单位根过程,显示出较高的持久性。 与基准模型相比,DSFM技术显示了出色的短期预测。
2023-02-01 00:14:50
160KB
系统开源
1
平等
因子
分解理论——张小飞
平等
因子
分解的基础理论
2023-01-26 16:43:40
49.95MB
平等因子分解
1
主成分分析的几何意义-主成分分析与
因子
分析
主成分分析的几何意义 由前面的介绍我们知道,在处理涉及多个指标问题的时候,为了提高分析的效率,可以不直接对 个指标构成的 维随机向量 进行分析,而是先对向量 进行线性变换,形成少数几个新的综合变量 ,使得各综合变量之间相互独立且能解释原始变量尽可能多的信息,这样,在以损失很少部分信息为代价的前提下,达到简化数据结构,提高分析效率的目的。这一节,我们着重讨论主成分分析的几何意义,为了方便,我们仅在二维空间中讨论主成分的几何意义,所得结论可以很容易地扩展到多维的情况。
2022-12-24 05:43:16
2.8MB
主成分分析
1
基于GIS的土地利用的空间分析方法研究
运用统计方法与GIS技术,综合考虑9种主要的土地利用方式和6个候选影响
因子
,根据其空间分布与影响
因子
的关系进行空间化处理。通过分别构建不同聚合规模上的土地利用空间分布驱动模型,探讨了研究区土地利用空间分布影响
因子
的尺度规模效应。研究表明:不仅模型的解释能力会随聚合规模发生变化,影响
因子
本身及其影响系数也随研究尺度发生不同程度变化,呈现出显著尺度依赖性规律。
2022-12-21 19:31:15
142KB
土地利用
尺度效应
影响因子
空间分析
1
基于城镇居民消费结构的
因子
分析与评价 (2006年)
以多元统计理论为手段,运用 SPSS统计软件,对辽宁省城镇居民家庭人均消费性支出状况进行了
因子
分析。通过深层分析得出结论,辽宁省居民的生活水平和生活质量已有很大提高,消费观念正在迅速转变。 并在此评价基础上,有针对性地提出了增加城镇居民收入、建立健全居民生活风险与保障体系和积极发展旅游业 等一系列启动居民消费的对策。
2022-12-17 22:59:22
607KB
自然科学
论文
1
matlab分时代码-BPFA:简单的Beta流程
因子
分析代码
matlab分时代码BPFA算法 描述 Beta过程
因子
分析算法。 可以找到该论文。 该代码是BPFA的MATLAB实现,具有Python函数来调用MATLAB代码。 Python扩展程序将保存MATLAB代码输入数据,然后执行MATLAB代码,然后获取输出数据以进行Python后处理。 MATLAB代码用法 功能文件:BPFA / BPFA.m 争论 名称 类型 描述 ÿ 2D或3D双阵列 (可能是多波段)图像。 注意,在3D图像的情况下,最后一维是光谱轴。 面具 二维逻辑阵列 采样掩码。 true表示已获取像素。 false表示没有。 补丁大小 整型 贴片的宽度(和高度)。 关键字参数 名称 类型 描述 重复 整型 迭代次数。 默认值为100。 ķ 整型 词典数。 默认值为128。 步 整型 步骤编号(请参阅注释)。 默认值为1。 退货 Xhat(2D或3D双数组):重建的数组。 笔记 如果图像很大,则必须减少计算成本(至少在处理量超过1h15m时)。 两种方法是可能的: 减小补丁大小。 减少补丁数量。 通过不获取所有可能的补丁,即减少重叠,使第二点成为可能。 step可选参数设置
2022-12-15 21:09:49
27KB
系统开源
1
基于自适应变步长
因子
的MPPT模糊控制
基于自适应变步长
因子
的MPPT模糊控制,贝太周,王萍,光伏电池的V-P特性具有强烈的非线性特性,最大功率点两侧的特性曲线坡度呈现出两异性,应用传统的定步长
因子
模糊控制进行最大功率
2022-12-13 21:39:25
394KB
首发论文
1
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