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

【老生谈算法】应用MATLAB实现抽样定理探讨及仿真.doc

原发性胆道胆管炎数据,可以用来做数据分析

基于matlab仿真的实验。本实验隶属信号与系统的实验，本实验描述了 信号的抽样与恢复是如何形成的，并证明了抽样定理的准确性，该报告内置了实验代码，以便读者更加方便的应用与了解。