matlab代码sqrt-transfer_matrix：transfer_matrix

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简介：
Matlab代码中的sqrt转移矩阵转移方法是用于薄膜光学分析的常用工具。该库在MATLAB环境中完成了传递矩阵的计算，并且与Eugene Hecht的经典著作《光学》（第四版，第9章，第7节）紧密相关。为了理解如何从麦克斯韦方程组推导出传递矩阵，用户可以参考相关的教科书资料。此库为用户提供了一个坚实的基础，以便于实现特定任务所需的定制代码。最佳建模实践表明，传递矩阵能够有效地将薄膜两侧的电磁场联系起来。通过分析相应的传输矩阵，可以精确地确定薄膜的反射率、透射率和吸收率，如下面的示例所示。多层结构分析，特别是包含基质和上层基质的情况，可以通过对各个矩阵进行逐级相乘来简化操作。此外，传递矩阵还可以用于从光学测量数据反推出材料的光学函数，例如介电函数和折射率。为了获得准确可靠的结果，通常会采用受Kramers-Kronig关系约束的优化算法进行处理。关于Kramers-Kronig约束分析的理论基础可以查阅相关文献。 2D材料过程的实现细节可以在其中找到。例如，此示例计算了独立100nm厚SiO2层的反射率（R）、反射率（r）、透射率（T）、透射系数（t）和吸收率（A）。 eps0=8.85e-12;%vacuumpermi

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MATLAB代码sqrt-transfer_matrix：传输矩阵

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sqrt-transfer_matrix 是一个使用 MATLAB 编写的程序，用于计算和分析光学或物理系统中的传输矩阵，适用于研究光波导、光纤通信等领域。 Matlab代码中的sqrt转移矩阵是薄膜光学分析的重要工具。该库在MATLAB环境中实现了传递矩阵，并且遵循Eugene Hecht的《光学》（第四版）第九章第七节的内容。关于如何从麦克斯韦方程导出传输矩阵的相关背景信息，用户可以参考教科书内容。此库为创建实现特定任务所需的自定义代码提供了基础支持。最佳建模：传递矩阵将薄膜两个边界处的电磁场联系起来。由此可计算薄膜的反射率、透射率和吸收率（见下面示例）。多层分析：对于包含基质及上层材料在内的多层结构，可通过相乘各个传输矩阵来轻松实现其分析。此外，该传递矩阵也可用于反向推导介电函数与折射率等光学特性。受Kramers-Kronig关系的约束优化过程可得到可靠的结果。示例：此例子计算了单独100nm厚SiO2层的反射率（R）、透射系数（r），透射率（T），透射系数（t）和吸收率（A）。其中，eps0=8.85e-12代表真空介电常数。

Matlab代码sqrt-multilevelRBF：MMSC论文的研究实现

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这段简介描述了一个基于Matlab的代码库，用于实现MMSC论文中提出的多层径向基函数（RBF）平方根方法。该代码为研究和应用提供了便捷的工具支持。我们正在尝试将Matlab代码中的sqrt多层RBF多层次RBFGalerkin方法转换为Python/Cython实现，并将其扩展到更广泛的1D和2D问题以及Dirichlet问题。请注意，此代码尚在开发中，可能会每天发生很大变化！除非另有说明，否则所有代码均为我的原创。包含的文件如下： - `quadrature.py`：用于查找数值积分中的Gauss-Legendre正交点和权重。 - `rbf.pyx`：用于评估1D和2D中的RBF（径向基函数）。 - `rbf.pxd`：RBF的Cython头文件。 - `forms.pyx`：从线性/双线性形式构建矩阵的Cython代码。 - `single_level.py`：Python实现，基于45章节的内容。 - `1D_single_level.py`：区间[-1, 1]上的1D修正亥姆霍兹问题。目前具有均质Neumann边界条件，并在开发中以支持均质Dirichlet边界条件。 - `setup.py`：用于将代码Cython化（即转换为更高效的C扩展）的脚本段落件。 - `build_mat.py`：组装矩阵问题所需的工具函数。 - `multi_level.py`：具有齐次Neumann边界的单位正方形上的二维修正亥姆霍兹问题。

MATLAB代码sqrt-Polarizemic：三分量地震数据的极化分析代码

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sqrt-Polarizemic是一款基于MATLAB开发的工具箱，专为研究三分量地震数据设计。它提供了一系列算法来执行详尽的极化分析，帮助用户深入理解地震波特性。 Matlab代码sqrt三分量地震极化分析是由Matt Haney编写的两个极化分析代码组成。第一个是基于协方差方法的，第二个则是采用复数相干矩阵的方法。运行poliriz.m文件可以查看这两种方法在合成输入数据上的比较效果。原始zip文件中的注释表明，该文件经过了对Dylan的修改以便适应Git存储库结构下的操作环境。 polariz是一组用于窄带地震数据分析极化的Matlab程序。这一套工具包含4个独立的部分：3个函数和一个脚本。这些程序可以展示如何利用实值协方差矩阵与复数相干矩阵进行数据处理，以实现对真实世界中地震信号的极化分析。对于实际应用而言，极化特性是频率相关的，在使用该系统时需要确保输入的数据已经通过带通滤波器进行了预处理。为了运行示例，请下载Git存储库，并在Matlab环境中转到相应目录下执行北极星命令（polariz）。这将生成三个图表，展示合成数据集上的分析结果。第一个图展示了合成数据的三组运动分量：垂直、向东和向北方向的数据。该综合数据包含两个部分，第一部分是直线极化的，在这部分中所有三个分量都是同相位的；第二部分则是椭圆极化模式下的表现形式，其中在90度相位差下对比了垂直与水平运动分量之间的关系。除了上述关于极化特性的描述外，还值得注意的是：第一部分数据中的（Z、E、N）三组分量相对幅度的设定。

Matlab代码sqrt-AnySOS：用于半定规划的实时算法

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Sqrt-AnySOS是一款基于Matlab开发的工具箱，专门设计用于解决与多项式非负性验证相关的半定规划问题。它提供了一种高效、实时的算法来处理这类复杂计算任务，旨在为数学和工程领域中的研究人员及工程师们提供便捷可靠的解决方案。 Matlab代码sqrtAnySOS是Driggs和Fawzi（CDC，2019）在论文“AnySOS：随时可用的SOS编程算法”中发布的MATLAB实现。AnySOS适用于解决次优解决方案可接受但需要可行解的大规模半定程序问题。这类示例问题包括控制应用中的平方和问题。如果您想引用AnySOS，请使用以下参考文献： @inproceedings{anysos2019, author={D.Driggs and H.Fawzi}, title={{AnySOS}: A anytime algorithm for SOS programming}, journal={Conference on Decision and Control}, month={December}, year={2019} }

Matlab代码-Sqrt-Optimal-Estimate-大作业：NPU最优估计练习

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本资源包含基于Matlab编写的最优估计相关代码，用于完成西安电子科技大学信号处理课程的大作业，内容涉及SQRT滤波器等实现。 matlab代码sqrtOptimal-Estimate-BigHomework 姓名：刘振博学号：2019201920 完成工作： - 一维状态量的KF仿真 - 二维状态量的EKF仿真 - 应用EKF实现2D-SLAM ### 一、一维状态量的KF仿真 **系统建模** \[ x_{k+1} = F_x \cdot x_k + F_u \cdot u_k + F_n \cdot n_k \\ y = H \cdot x + v \] 其中： - \(F_x=1\) - \(F_u=1\) - \(F_n=1\) - \(u=1\); - \(H=0.5\); - 协方差矩阵：\(Q=1; R=1;\) **状态先验** \[ x = 0 \] \[ P = 1e4 \] **仿真初值** \[ X = 7 \] ### 二、二维状态量的EKF仿真 **系统模型** \[ x_{k+1} = f(x_k, u_k, n_k) \\ y_k = h(x_k) + v_k \] 具体定义： - 状态向量：\(x=[px\ py\ vx\ vy]\) - 测量向量：\(y=[d,\ a]\) - 输入控制变量：\(u=[ax,\ ay]\) 噪声项: \[ n = [nx, ny] \\ v = [vd, va] \] 状态更新： \[ px_{k+1} = px_k + vx_k dt \\ py_{k+1} = py_k + vy_k dt\\ vx_{k+1} = vx_k + ax dt + nx\\ vy_{k+1} = vy_k + ay dt + ny\] 测量方程： \[ d=\sqrt{px^2+py^2}\] 该部分的描述未完成，可能需要补充更多细节或继续后续计算。

MATLAB代码sqrt-LinVer-MATLAB：利用MATLAB进行线性回归以检验贝叶斯逆问题代码

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本项目使用MATLAB实现线性回归算法，旨在验证与评估贝叶斯逆问题中的相关假设和模型准确性。通过代码实践深化理论理解，提供数据处理及分析的有效工具。 Matlab代码sqrt林维尔LinVer是技术文档中概述的贝叶斯推理算法验证框架的一个参考实现。它基于线性回归问题中的已知分析或半解析解，并提供了一种严格的方法来测试通过假设实现的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法生成的输出是否正确分布，依据的是能量距离统计量进行等分布检验。尽管该代码的主要目的是为有兴趣在其他验证软件中实施此框架的人们提供参考，但它仍然可以用作基本验证工具。关于LinVer框架的数学细节可以在前面提及的技术文档中的附录A找到，并将在即将发表的文章中详细说明。请注意，林维尔正在开发过程中，可能包含一些错误。能量统计测试的实现尚未完全验证。不过，在基本情况下，真实后验的概率计算被认为是正确的。基本范例文件提供了关于如何在三种不同情况下（回归参数未知、回归参数和比例参数未知以及回归参数、比例参数和相关性参数均未知）计算真实后验概率的示例。以下代码说明了一个简单的验证问题设置，并且也包含在提供的文件中。 ```matlab param.N=300;% 数据点数量 ``` 更多详细信息可以在相关的文档或技术报告中找到。

Matlab代码sqrt-SFM10Halton_priAsiopt：利用Halton序列评估亚洲期权价格

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该MATLAB代码实现了一种基于Halton序列的SFM方法，用于高效地估计亚洲期权的价格，采用拟蒙特卡洛技术优化计算过程。 Matlab代码sqrtSFM10Halton_priAsiopt通过应用Halton序列对亚洲期权进行定价。该代码名为SFM10Halton_priAsiopt，描述为生成并绘制多个资产路径和价格，并使用随机数从Halton序列生成来计算亚式看涨和看跌期权的价格。关键词包括：绘图、图形表示、模拟、期权价格、看涨期权、看跌期权、随机数生成、几何布朗运动及蒙特卡洛方法。作者为Xu Yunkun。

MATLAB代码sqrt-Hydra Behavior：九头蛇行为的机器学习解析

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本研究利用MATLAB开发了sqrt-Hydra Behavior算法，通过机器学习技术深入分析和模拟九头蛇这一神话生物的行为模式，旨在探索复杂系统中的多任务处理与决策机制。 Matlab代码sqrthydra_behavior项目提供了一种使用计算机视觉方法对Hydra行为进行分类的工具。有关该方法的详细信息，请参见Han等人的文献[1]。概述：这是为Hydra寻常型开发的一种自动行为分析方法，采用的是自适应词袋（BoW）框架。简要地说，此方法包括以下步骤：视频预处理——从背景中分割出九头蛇，并将其适合椭圆；将九头蛇分为三个身体部位（触角、上半身和下半身），并将这些区域旋转至垂直位置并缩放到标准化长度；生成用户指定长度的短视频剪辑（默认为5秒）。特征提取——使用密集轨迹工具，从视频中提取包括光流直方图(HOF)、定向梯度直方图(HOG) 和运动边界直方图(MBH)在内的各种特征。代码簿生成——利用高斯混合模型(GMM)，根据用户指定的参数数量构建一个包含相应高斯组件的代码簿。特征编码——通过Fisher矢量将从GMM码本中提取出的特征进行编码处理。分类——使用带有手动标签训练的支持向量机(SVM) 分类器，对预定义的行为类型进行分类操作。 t-SNE嵌入——利用降维技术t-SNE将高维的 Fisher 向量映射到二维空间，并通过无监督方式识别行为模式。

MATLAB代码实现数字与无线通信中的sqrt函数应用

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本篇文章详细探讨了在数字及无线通信领域中，如何使用MATLAB语言高效实现和应用平方根函数(sqrt)。文中通过实例分析展示了该函数的重要作用及其优化方法。在本段落中，我将使用Matlab实现多种调制/解调技术及其通信系统，包括BPSK、QPSK、QAM和BFSK，并参考了《Viswanathan教科书对数字通信的模拟》作为主要来源。对于Bpsk代码的重点如下： - 使用Randn Matlab函数生成数据（1和0）。 - 采用NRZ_Encoder将1编码为符号1，0编码为符号-1。 - 利用极性NRZ方案进行数据编码。BPSK调制等同于将数据乘以正弦载波：如果发送的是符号1，则信号形式为cos（2πfct）；如果是符号0，则信号形式为-cos（2πfct）。 - 为了模拟信道效应，向Bpsk调制后的信号中加入AWGN噪声。 - 使用Matlab内置的“psd”函数来计算功率谱密度（PSD）。对于Bpsk接收器： - 接收比特与载波逐个相乘，并通过使用Matlab内置函数Trapz进行积分以解码数据。 - 计算误码率（BER），方法是对发送和接收到的比特执行异或操作，然后将结果除以总的数据大小来得出错误百分比。为了绘制SNR与BER的关系图： - 假设E_b/N0在dB单位下从-6到10变化。 - 使用Matlab内置函数和其他相关公式进行计算和绘图。