This function creates the auto-correlogram vector for an input image of any size. The different distances which is assumed apriori can be user-defined in a vector. 此函数用于为任何大小的输入图像创建自动相关图向量。假设先验假设的不同距离可以由用户在向量中定义。 另一个函数名为“get_n.m”，可免费下载

DeepSeek 【创新未发表】基于matlab人工旅鼠算法ALA无人机避障三维航迹规划

Version:2.21 Os Support:XP(x86,use srv2003 x64),Server 2003(x86,x64),Windows Vista(x86,x64),W2K8(x86,x64),Win7(x86,x64,a64) Date Updated:2009/07/22 Author:OSR

Version : V2.20 OS Support : Windows 2000 (x86), XP (x86, use srv2003 x64), Server 2003 (x86,x64), Windows Vista (x86,x64), W2K8 (x86,x64) Date Updated: 4,May 2009 Author : OSR DeviceTree has been tested on x64 os's. It runs on XP-X64 (which is srv2003 x64) and all later X64 Os's. It currently does not support Win7..

物流混沌matlab代码此存储库包含 MATLAB 文件，用于重现 Jason J. Bramburger、Daniel Dylewsky 和 ​​J. Nathan Kutz（Physical Review E，2020 年）中的数据和数字。 计算使用公开可用的 SINDy 架构，并且应存储在名为“Util”的文件夹中。 使用 Daniel Dylewsky、Molei Tao 和 J. Nathan Kutz（Phys. Rev. E，2020）的滑动窗口 DMD 方法找到快速周期，相关代码可在GitHub/dylewsky/MultiRes_Discovery 找到。 与此存储库关联的脚本如下： ToyModel_sim.m：通过数值积分微分方程生成玩具模型数据。 ToyModel_SINDy.m：连续时间发现 SINDy 模型以拟合玩具模型信号。 数据由脚本 ToyModel_sim.m 生成。 对应于第二部分的工作。 ToyModel_SlowForecast.m：玩具模型数据粗粒度演化的离散时间映射的发现。 数据由脚本 ToyModel_sim.m 生成。 数据从 toy_

内容概要：本文介绍了如何利用Matlab编写基于LSTM（长短期记忆网络）和多头注意力机制的数据分类预测模型。该模型特别适用于处理序列数据中的长距离依赖关系，通过引入自注意力机制提高模型性能。文中提供了完整的代码框架，涵盖从数据加载到预处理、模型构建、训练直至最终评估的所有关键环节，并附有详细的中文注释，确保初学者也能轻松上手。此外，还展示了多种可视化图表，如分类效果、迭代优化、混淆矩阵以及ROC曲线等，帮助用户直观地理解和验证模型的表现。 适合人群：面向初次接触深度学习领域的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过简单易懂的方式快速掌握LSTM及其变体（如BiLSTM、GRU）和多头注意力机制的应用的人群。 使用场景及目标：① 对于想要探索时间序列数据分析的新手来说，这是一个理想的起点；② 提供了一个灵活的基础架构，允许用户根据自己的具体任务需求调整模型配置，无论是分类还是回归问题都能胜任；③ 借助提供的测试数据集，用户可以在不修改代码的情况下立即开始实验，从而加速研究进程。 其他说明：为了使代码更加通用，作者特意设计了便于替换数据集的功能，同时保持了较高的代码质量和可读性。然而，某些高级特性（如ROC曲线绘制）可能需要额外安装特定版本的Matlab或其他第三方库才能完全实现。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB实现一个基于贝叶斯优化的Transformer-BiGRU分类模型。首先简述了Transformer和BiGRU的基本原理及其在处理时序数据方面的优势。接着，文章深入讲解了贝叶斯优化的概念及其在参数调优中的应用。随后提供了完整的MATLAB代码框架，涵盖数据加载与预处理、模型定义、贝叶斯优化、模型训练与预测、结果可视化的各个环节。通过具体实例展示了该模型在光伏功率预测等场景中的优越表现。 适合人群：对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，特别是有一定MATLAB基础的初学者。 使用场景及目标：适用于需要处理时序数据的任务，如光伏功率预测、负荷预测等。目标是帮助读者理解和实现一个高效的时序数据分析工具，提高预测精度。 其他说明：文中提供的代码框架简洁明了，附带详细的注释和直观的图表展示，便于快速上手。同时提醒了一些常见的注意事项，如数据归一化、环境配置等，确保代码顺利运行。

### MATLAB在信号与系统中的应用 #### 一、引言 《Signals and Systems Using MATLAB》是一本关于如何利用MATLAB这一强大的工具进行信号处理与系统分析的书籍。本书由Luis F. Chaparro编写，他是匹兹堡大学电气与计算机工程系的教授。通过本书的学习，读者不仅可以提升MATLAB编程能力，还能深入了解信号与系统这一核心领域的知识。 #### 二、MATLAB简介 MATLAB（Matrix Laboratory）是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。MATLAB广泛应用于科学研究和工程领域，尤其是在信号处理、通信、控制系统等方面有着极其重要的应用价值。 #### 三、信号与系统的MATLAB实现 1. **信号分析**： - **时域分析**：时域是信号处理中最基本的分析方法之一。MATLAB提供了丰富的函数来帮助用户进行信号的时域分析，如绘制信号波形图、计算信号能量等。 - **频域分析**：频域分析是通过对信号进行傅里叶变换来获取其频率特性的过程。MATLAB支持多种傅里叶变换，包括快速傅里叶变换（FFT）、离散傅里叶变换（DFT）等。 - **拉普拉斯变换**：拉普拉斯变换主要用于连续时间信号和系统的分析。MATLAB提供了专门的工具箱，可以轻松地实现拉普拉斯变换及其逆变换。 2. **系统建模与仿真**： - **线性时不变系统（LTI系统）**：在MATLAB中，可以通过创建传递函数模型或状态空间模型来表示LTI系统，并进行仿真分析。 - **非线性系统**：对于非线性系统，MATLAB提供了Simulink工具箱，支持通过构建模型来进行复杂的动态系统仿真。 3. **滤波器设计**： - **数字滤波器**：包括无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计与实现。 - **模拟滤波器**：MATLAB还支持模拟滤波器的设计，如Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器等。 #### 四、学习资源与实践案例 - **理论基础**：本书首先介绍了信号与系统的基本概念，包括信号分类、系统特性等基础知识，为后续深入学习打下坚实的基础。 - **MATLAB编程技巧**：书中详细讲解了如何利用MATLAB进行信号处理和系统分析的具体步骤和技巧，包括常用函数的使用、程序结构设计等。 - **实例应用**：通过多个实际案例的分析与实现，帮助读者更好地理解和掌握所学知识。例如，书中可能包含对音频信号的处理、图像信号的分析等内容。 #### 五、结语 《Signals and Systems Using MATLAB》不仅是一本理论教材，更是一本实践指南。通过本书的学习，不仅可以掌握信号与系统的基本理论知识，更重要的是能够学会如何运用MATLAB这一强大工具解决实际问题。无论你是初学者还是有一定经验的专业人士，这本书都将为你提供宝贵的指导和帮助。在不断发展的信号处理与通信领域，掌握MATLAB的应用将为你的职业生涯打开更多的可能性。

本文详细介绍了一个使用MATLAB来实现实验性时间序列预测项目的流程，涵盖从合成数据生成到基于CNN-BiLSTM结合注意力建模的全过程。首先介绍了项目背景及其理论依据。紧接着详细展示如何构造数据以及进行特征工程。在此基础上建立并自定义了CNN-BiLSTM-Attention混合模型来完成时序预测，并对整个训练、测试阶段的操作步骤进行了细致描绘，利用多个评价指标综合考量所建立模型之有效性。同时附有完整实验脚本和详尽代码样例以便于复现研究。 适用人群：具有一定MATLAB基础的研究员或工程师。 使用场景及目标：适用于需要精准捕捉时间序列特性并在不同条件下预测未来值的各种场景。 此外提供参考资料链接及后续研究展望。

TL-SSC_SRP-PHAT 使用 TL-SSC 的 SRP-PHAT Dongsuk Yook、Taewoo Lee 和 Youngkyu Cho “ ” IEEE 控制论会刊，印刷中，2015 年 2 月 실행 방법 (한국어):