测风塔10m风速(m/s)、测风塔30m风速(m/s)、测风塔50m风速(m/s)、测风塔70m风速(m/s)、轮毂高度风速(m/s)、测风塔10m风向(°)、测风塔30m风向(°)、测风塔50m风向(°)、测风塔70m风向(°)、轮毂高度风向(°)、温度(°)、气压(hPa)、湿度(%)、实际发电功率（mw）

由 Halleyhit 于 2018/09/21 haleyhit@sjtu.edu.cn 开发 如何使用我=用户数据（数据）； 数据：仅由字符串组成的单元格。 每列表示一个属性或物理量。 每行表示一个示例或案例。 例如数据={'彼得''180'； 'White' '190'} 表示彼得身高 180 厘米，怀特身高 190 厘米。 注意：只允许使用字符串I：由频率表组成的单元格。 每列与单元格A的含义相同。每行是按频率降序排序的字符串。 这个图是什么意思这幅画是由一些五颜六色的环组成的。 每个环表示单元格 A 中的一个属性。颜色表示频率，颜色越深表示频率越高。 当颜色随机分布时，数据不相关，如example.m中的图1。 当两个相邻的环具有相同的形状时，环的两个属性具有良好的相关性，如example.m中的图2。 更多解释将在论文中发表（待完成）。

计算气象变量与PM2.5浓度的Pearson系数

实验二 指令流水线相关性分析 北邮 体系结构实验报告

从基线沿水平向分解和沿视线向分解的InsAR基本原理出发，分析讨论了InSAR高度测量的精度，详细给出了分解时的斜距、基线、相位以及高度等量的误差之间互不影响和相互影响下对目标高度精度的影响公式。从公式表达可以看出。这些量独立时对目标高度精度的影响是不独立时的特殊情况。

DNA编码、DNA解码、取补、相关性分析程序是实现基于DNA编码的图像加密算法的核心程序

含时间序列的多重分形交叉相关性分析，非对称交叉相关性分析等程序，可用于论文写作、科研等方面

提出了基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法，首先以空间降尺度的思路，给出了基于修正经验变异函数的风电场群相关性区域划分方法，将风电场群划分为若干个相关性区域；以此为基础，利用空间升尺度的思路，运用经验累积分布函数，考虑相关性区域内参考风电场与目标风电场的相关性，以参考风电场风速来求取目标风电场风速，从而得知相关性区域内的风速分布，结合各个相关性区域的风速描述，最终得到整个风电场群内的风速分布。以实际风电场监测数据为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性。

PAGE PAGE 12 相关分析 一两个变量的相关分析Bivariate 1相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量通常用r表示 = 1 \* GB3 相关系数的取值范围在-1和+1之间即1r 1 = 2 \* GB3 计算结果若r为正则表明两变量为正相关若r为负则表明两变量为负相关 = 3 \* GB3 相关系数r的数值越接近于

为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，使用相关性分析方法找出影响期望间距的关键因素，从而提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model，IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型的参数进行了标定，之后对标定的模型进行评价。研究结果表明，前后两车的速度以及相对速度主要影响跟驰过程中驾驶员采用的期望间距；IDDM与传统Gipps模型相比，其加速度、速度与位置的仿真精度分别提高了0.24 m/s2、0.72 m/s、0.53 m，可以为车辆跟驰行为分析提供参考。