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GMRF
- 马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。(The Markov random field is generally discrete. Of course there are continuous Markov random fi
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
700534
- 1 产生(0-1)分布随机数的方法 z i (16807zi-1 +1)mod(pow(2,32)) 被主函数调用 2 产生U(0-()
CN_center_difference
- 基于CN中心差分的一维含时薛定谔方程求解，可以同时绘制区间内的势垒分布和波函数随时间变化的GIF图。 CN_center_difference是主程序，里面可以改求解精度，势垒分布，初始波函数分布等。 check_energy用来检测能量守恒。 huizhi_gif_new用来绘制并生成gif。 具体参数可见注释。(One dimensional time-dependent Schrodinger equation based on the CN center difference is so
fenchatu
- 对于系统单参数分岔图的计算共有以下的几种方法： 1）最大值法 即对系统微分方程（组）进行求解，对求解的结果用getmax函数进行取点，并绘图。 2）Poincare截面法 对系统参数的每一次取值，绘制其Poincare截面，进而得到其分岔图。 这种方法需要注意的是，自治系统的Poincare截面是选取一超平面，平面上点的分布即构成一Poincare截面，非自治系统的Poincare截面则是根据系统激励的频率进行取点并绘图。(There are several
泊松过程的生成及其统计分析
- 假设一个交换系统有M部电话，每个用户在很短的时间（单位时间内）呼叫一次的概率为P；用户间呼入的时刻相互独立，当M很大，P很小时，时间t内到达交换机的呼叫次数构成泊松过程N(t)。 1、确定此泊松过程的参数。利用计算机仿真N(t)的生成过程。注意合理选择M和P，时间分辨率为一个单位时间。 2、为了比较生成的N(t)与理论模型的吻合程度。取N(t)的多个样本并选取3个典型时间,,，得到,,三个随机变量的样本，在一张图上画出其直方图及理论分布曲线，并将两者对照。比较M选取不同时的效果。注意：样本个数
新建 360压缩 ZIP 文件
- 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序 了解正态分布模式的贝叶斯分类判别函数(IRIS simulation of Bias pattern recognition)
通信原理实验_Matlab仿真基础
- 为了更好地设计通信系统，我们需要对无线环境下收端信号的统计特性进行研究。考虑以下场景：环境中有很多障碍物，发射端至接收端没有视距可达路径。 假设收发端距离很远（500m以上），障碍物数量很大（N>50），并在空间中随机分布。同时假设各路反射信号到达接收端的强度相同（能量E=1），信号载波频率为1GHz，请进行仿真，探索以下问题： （1）接收到的正弦波的相位服从什么分布？ （2）计算接收信号的幅度的均值和方差，并绘制其概率密度函数图。 （3）学习“Rayleigh分布
随机生成纤维
- 利用MATLAB随机函数rand生成随机分布纤维(Random generate fiber)
Gamma
- 利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。(The multi scale Gauss function is used to remove the illumination component of the scene, and then a two-dimensional gamma function is constructed
ER23JDJ
- 在Matlab环境中编制了以雨流计数法为理论基础的二维载荷谱程序,用以对混合动力电动车电机驱动系统载荷时间历程进行统计处理,得到载荷幅均值雨流矩阵,进行幅均值各自分布假设检验,以及独立性和相关性检验,获得二维联合分布概率密度函数,建立混合动力电动车电机驱动系统台架试验用二维载荷谱.(Prepared in Matlab environment of the rain flow counting method with the theoretical basis of the two-dimens
chirp-fourier-transform
- chirp fourier transform 线性调频Z变换(CZT) 的matlab功能函数，该方法通过CZT变换获得精确的等价于离散傅里叶变换结果的间谐波信号的频率分布估计值,可以得到精确的各次谐波和间谐波参数,利用该函数相同采样频率下该方法的检测精度更高。(This routine allows the evaluation of the DFT over an arbitrary range of frequencies as its name implies this lets y
z变换
- 采用z变换分析信号和系统的频域特性的方法，加深对离散系统的频率响应分析和零极点分布概念的理解。 1. 已知一个线性时不变因果系统，用差分方程描述为 y(n)= y(n-1)+ y(n-2) +x(n-1) （1） 求出该系统的系统函数，并绘制出零极点分布图，指出其收敛域。 （2） 求系统的冲激响应。 （3） 如果该系统是不稳定系统，则求出其满足稳定系统的冲激响应。 （4） 绘制出系统函数的幅度响应曲线。 （5） 实验前根据零极点分布图大致绘制出此系统的幅度响应曲线，和试验后调用函
cloud
- ”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元，所谓云是指在其论域上的一个分布，可以用联合概率的形式（x， u）来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望：云滴在论域空间分布的期望，一般用符号Εx表示。 熵：不确定程度，由离散程度和模糊程度共同决定，一般用En表示。 超熵： 用来度量熵的不确定性，既熵的熵，一般用符号He表示。 云有两种发生器：正向云发生器和逆向云发生器，分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征（Ex， En，He）。 正向云发生器： 1.生成以En为期望，以H
时频分析工具箱
- 法国中央科学研究院和美国RICE大学共同开发了时频分析工具箱（matlab emd） 是一款非常好用的时频分析计算工具，它是分析时变非平稳信号的有力工具，matlab 时频分析工具箱提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。 其中主要含有四种函数： 信号产生函数，可以产生不停类型的信号，如Chirp信号，bpsk信号等。 时频分析函数，可以计算线性、Cohen类、仿射类非线性分析值函数，例如短时傅里叶变换（STFT），Gabor变换，谱图，Wigner
White_PinkNoise
- 构造均匀白噪声、服从高斯分布的白噪声及粉红噪声，并得到它们的自相关函数、功率谱密度等(Constructing uniform white noise, white noise obeying Gauss distribution and pink noise, and obtaining their autocorrelation function, power spectral density, etc.)
Scipy
- SciPy—数值计算库 在NumPy的基础上增加一些功能 1、常数和特殊函数 2、线性代数-linalg 3、优化 （1）非线性方程组求解 （2）最小二乘拟合 （3）函数最小值 4、插值—interpolate （1）B样条曲线插值 （2）外推和Spline拟合 （3）二维插值 5、数值积分—integrate （1）球的体积 （2）解常微分方程组 6、统计—stats （1）连续和离散概率分布 （2）二项、泊松、伽玛分布 7、稀疏矩阵—sparse(On t
JC
- 结构功能函数已知、各变量分布类型以及统计参数已知，计算结构可靠度(Structural reliability is calculated with known structural function, distribution types of variables and statistical parameters.)
噪声分析
- 正态分布、均匀分布随机噪声分析，通过画出正态分布、均匀分布随机噪声的频谱、功率谱、一维概率密度、自相关函数对噪声进行分析。(Random Noise Analysis of Normal Distribution)
POT package
- pot模型参数估计, 其中有个超额均值函数图, 以及超额数按gpd分布拟合后的残差与指数分布的q-q图(Extreme value theory ; POT model)