本文详细介绍了超拉丁立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）的基本原理及其在MATLAB中的实现方法。超拉 丁立方抽样是一种高效的统计抽样技术，能够在多维空间中生成均匀分布的样本点，广泛应用于数值模拟、优化设 计、敏感性分析等领域。文章通过实例演示了如何在MATLAB中利用内置函数或自定义函数进行超拉丁立方抽样，并 提供了相关技巧和建议，帮助读者更好地理解和应用该技术。 适用人群： 适用于需要进行多维空间抽样、数值模拟或优化设计的科研人员、工程师和学生。 使用场景： 当需要在多维参数空间中进行均匀抽样以进行数值实验、模型验证或敏感性分析时，超拉丁立方抽样是一种非常有 效的工具。 目*： 通过本文的学习，读者能够掌握超拉丁立方抽样的基本原理，学会在MATLAB中实现超拉丁立方抽样，并能够将其应 用于实际问题中。 标签： MATLAB 超拉丁立方抽样 数值模拟 均匀抽样

《超拉丁立方抽样在MATLAB中的实现》 超拉丁立方抽样（Ultra Latin Hypercube Sampling, ULHS）是一种在高维空间中进行系统性、均匀随机抽样的方法，广泛应用于工程、统计学和计算机科学等领域，特别是仿真优化、不确定性量化和参数敏感性分析等。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学计算和可视化功能来实现这一方法。以下将详细探讨超拉丁立方抽样及其在MATLAB中的具体应用。 一、超拉丁立方抽样的概念与原理 超拉丁立方抽样是拉丁立方抽样的扩展，适用于多于一维的情况。在n维空间中，一个n阶拉丁立方是一个n行n列的矩阵，其中每个元素取值1到n，且每一行、每一列以及任何n维子超立方体的每个元素只出现一次。在超拉丁立方抽样中，我们构建的矩阵代表了高维空间中的样本点，使得样本在各维度上均匀分布，提高了模拟效率和精度。 二、MATLAB实现超拉丁立方抽样的步骤 1. 函数库选择：MATLAB的标准库中并没有直接提供超拉丁立方抽样的函数，但可以借助`lhsdesign`函数进行实现。该函数是用于创建拉丁超立方抽样的设计矩阵，可支持多种抽样策略。 2. 参数设置：在调用`lhsdesign`函数时，需要指定抽样的维度（n维空间的n）、样本数量（即矩阵的行数）和抽样类型（如经典的、最小距离等）。例如，`lhsdesign(n, m, 'type', 'classic')`将生成一个n维的m个样本的经典超拉丁立方抽样。 3. 生成样本：执行函数后，返回的是一个m行n列的矩阵，每一行代表一个样本点，列对应于各个维度的坐标值。 4. 应用样本：生成的超拉丁立方样本可以用于各种高维问题的求解，如多元回归、仿真优化等。将这些点输入模型，可以得到各个参数组合下的结果，从而分析模型的敏感性和不确定性。 三、实际应用案例 在电气工程领域，超拉丁立方抽样可以用于电力系统建模和分析。例如，在电力系统的可靠性评估中，可能涉及多个不确定参数，如设备故障率、负荷变化等。通过超拉丁立方抽样，可以高效地覆盖参数空间，进行大量仿真以评估系统在各种工况下的可靠性。 4. 代码示例： ```matlab % 设置参数 n = 5; % 维度 m = 1000; % 样本数量 design = lhsdesign(n, m, 'type', 'classic'); % 显示前几行样本 disp(design(1:5,:)); % 应用样本 for i = 1:m % 在这里使用design(i,:)作为参数输入进行仿真或计算 end ``` 超拉丁立方抽样在MATLAB中的实现为电气工程领域的学生和研究人员提供了强大的工具，帮助他们处理高维问题，提高仿真和分析的效率。通过理解和掌握这种抽样方法，可以更好地应对复杂系统中的不确定性挑战，提升科研和工程实践的能力。

应用于仿真参数样本量的确定，设计了拉丁超抽样程序以及抽样界面，并且做了数据归一化，方便使用。

GJB 2649A-2011 军用电子元件失效率抽样方案和程序.pdf

信号的恢复与抽样——multisim的仿真设计实验.zip

抽样调查理论与方法第二版（冯士雍、倪加勋、邹国华编著）期末复习笔记，注：此笔记仅由个人根据老师给的期末考纲进行归纳.

种子填充法matlab代码基于k-行列式点过程的空间抽样设计 这些文件作为时空气候数据字段的模型和监测设计的补充材料，由 Camila Casquilho 提供，可在不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 在线获取。 该存储库包含实现基于 k-决定性点过程 (k-DPP) 的灵活抽样设计策略的代码。 这种抽样设计能够产生空间平衡的设计，同时根据可能可用的附加特征在位置选择中施加多样性。 在其简单的格式中，它可以被视为一种随机替代空间填充“覆盖”设计的常用方法，可在fields::cover.design 。 k-DPP 采样设计还可以用作高斯场中熵设计的近似值，甚至可以用于选择用于空间预测的节点。 这项研究建立在引入基于 k-DPP 的空间采样设计的基础上。 代码基于 MATLAB 代码。 依赖关系 assertthat::assert_that fields::rdist , foreach::foreach , foreach::`%do%` , foreach::`%dopar%` （可选）， magrittr::`%>%` , purrr::map ， purrr::map_dbl ,

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

用于分析使用受访者驱动抽样得到的数据 受访者驱动抽样一般用于调查隐私问题（如患病、性向等问题），是滚雪球抽样的加强版。使用此软件结合netdraw软件可绘制出推荐链

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