keil单调的白底主题难免会让人产生视觉疲劳，该工具里有仿VS的黑色主题.当然，如果你觉得这些都不合你心意也可自己制作配色方案

使用 PLOTYY，您可以添加一个新轴，该轴将与旧轴线性相关。 使用此函数，新轴可以通过任何单调上升或下降函数与旧轴（应指定）相关联，并且也适用于 x 轴。 此外，两个轴都将链接以使用 ZOOM/PAN 功能，甚至是时间轴的 DATETICK 或 TLABEL 功能。 例如，要包含一个与旧 x 轴呈指数关系的新 x 轴，只需使用： >> addaxes('XFun','exp') 好好享受！ 任何评论和错误报告将不胜感激！

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

[Yinterp 警告标志] =robustinterp(Xdata, Ydata, targetX) 在 X 和 Y 值的列中线性插值，在 x 或 y 中具有严格单调性的反转或失败（例如，理想单调关系的噪声和/或量化观察）。 Ydata 和 Xdata 是相同大小的列向量或矩阵。 TargetX 是标量目标 X 值，或者是每个数据列都有一个目标值的向量。 Robustinterp 独立地对数据的每一列进行操作，以找到对应于 targetX 中给定的 X 值的 Y 值 Yinterp。 Xdata或Ydata中的相等性和逆向性可以通过在Xdata移动到，与目标X相等或通过与目标X相等的所有点的Ydata中进行线性插值来实现。 然后对局部内插的 Y 值进行简单平均。 Yinterp 不限于单调！ Xsorted 和 Ysorted 是按列排序的数据，因此 X 是非递减的。 每个 Xdata

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ISMONOTONIC(X) 返回一个布尔值，指示向量是否是单调的。 默认情况下，对于非严格单调向量，ISMONOTONIC 返回 true， 以及单调递增和单调递减的向量。 为了矩阵和 ND 数组，ISMONOTONIC 为中的每一列返回一个值X。 ISMONOTONIC(X, 1) 的工作原理如上，但仅在 X 为严格单调递增，或严格单调递减。 ISMONOTONIC(X, 0) 与 ISMONOTONIC(X) 相同。 ISMONOTONIC(X, [], 'INCREASING') 同上，但只返回 true 当 X 单调递增时。 ISMONOTONIC(X, [], 'DECREASING') 同上，但只返回 true 当 X 单调递减时。 ISMONOTONIC(X, [], 'EITHER') 与 ISMONOTONIC(X, []) 相同。 ISMONOTONIC

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Glow-TTS：通过单调对齐搜索生成文本到语音的生成流 金在贤，金成元，江Jung和尹旭 在我们最近的，我们提出了Glow-TTS：通过单调对齐搜索从文本到语音的生成流。 最近，已经提出了文本到语音（TTS）模型，例如FastSpeech和ParaNet，用于从文本中并行生成梅尔频谱图。 尽管具有优势，但是如果没有自回归TTS模型作为其外部调整器的指导，则无法训练并行TTS模型。 在这项工作中，我们提出了Glow-TTS，这是一种基于流的并行TTS生成模型，不需要任何外部对准器。 通过将流和动态编程的特性相结合，所提出的模型自行搜索文本和语音的潜在表示之间最可能的单调对齐方式。 我们证明，强制执行硬单调对齐方式可以使鲁棒的TTS泛化为长话，而使用生成流则可以实现快速，多样化和可控制的语音合成。 Glow-TTS在合成时具有可比较的语音质量，比自回归模型Tacotron 2快了一个数量级