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GEM库：适用于Matlab和GNU/Octave的开源高精度矩阵库-_matlab开发

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简介：
GEM库是一款专为Matlab及GNU/Octave设计的开源工具箱，提供高效的高精度矩阵运算功能，适用于科学研究与工程计算。 这个开源库使熟悉 MATLAB 的任何人都可以轻松地以高精度执行简单的计算。MathWorks 提供的软件包不包含二进制文件。Gmp Eigen Matrix (GEM) 库为 MATLAB 带来了密集和稀疏的高精度矩阵。得益于涵盖基本矩阵代数、标准特征值分解、奇异值以及基本线性系统求解等众多重载，您可以在继续使用常用的 MATLAB 函数的同时受益于任意精度计算。

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  • GEM库：适用于Matlab和GNU/Octave的开源高精度矩阵库-_matlab开发
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    GEM库是一款专为Matlab及GNU/Octave设计的开源工具箱，提供高效的高精度矩阵运算功能，适用于科学研究与工程计算。 这个开源库使熟悉 MATLAB 的任何人都可以轻松地以高精度执行简单的计算。MathWorks 提供的软件包不包含二进制文件。Gmp Eigen Matrix (GEM) 库为 MATLAB 带来了密集和稀疏的高精度矩阵。得益于涵盖基本矩阵代数、标准特征值分解、奇异值以及基本线性系统求解等众多重载，您可以在继续使用常用的 MATLAB 函数的同时受益于任意精度计算。
     
  • MATLAB黄金矩阵代码-GEM：支持Matlab及GNU/Octave的高精度矩阵库
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    GEM是专为MATLAB和GNU/Octave设计的高级矩阵处理库，提供卓越的数值稳定性与计算效率，适用于需要高精度矩阵运算的应用场景。 MATLAB黄金矩阵代码Gmp特征矩阵库是一个开源解决方案，用于标准数值计算环境中的高精度基本运算。该库支持两种数据类型：一种是宝石sgem，用于处理致密的高精度矩阵；另一种则是超载，适用于稀疏的高精度矩阵。整个库可以下载使用，并且它是用C++和MATLAB/GNUOctave编写的。 当前版本依赖于GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）进行高精度算术运算以及相关的矩阵操作。尽管目前性能优化尚未达到最优状态，但与标准MATLAB类型相比已经有了显著的改进。例如，在100位数精度下，将一个100x100的双精度矩阵转换为高精度格式的速度提高了十倍；从高精度转回双精度格式的速度则提升了250倍；计算列级最小值的操作速度也快了25倍。 在与MATLAB 2016a版本中的vpa类型进行对比时，使用GEM库对象将两个同样大小为100x100的致密矩阵相乘，在精度达到100位数的情况下，其运算速度快出了十倍。对于更大的矩阵（例如：1000x1000），速度优势则分别达到了大约十四倍、一千五百到两万倍以及五百分之一。 此外，GEM库还实现了稀疏矩阵的乘法功能，这是MATLAB vpa类型所不具备的功能。
     
  • 高效的Java矩阵库EJML：适用于密集矩阵的线性代数工具 - 开源
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    EJML是一款开源的Java库，专为处理密集型矩阵和执行线性代数运算而设计。它以高效、简洁的方式提供广泛的数学功能，适合科学研究与工程开发使用。 Efficient Java Matrix Library (EJML) 是一个用于处理密集矩阵的线性代数库。它的设计目标是：1）对于小型和大型矩阵都尽可能地在计算效率和内存使用上达到最优；2）为新手用户与专家用户提供友好访问体验。这些目标通过动态选择最合适的算法来实现，确保了性能的最佳化。
     
  • Simulink矩阵库：支持3x3和4x4矩阵操作的模块集-MATLAB开发
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    本项目提供了一套用于Simulink环境下的3x3和4x4矩阵运算模块集合，涵盖加减乘除、求逆及特征值计算等核心功能，助力工程与科研中的复杂矩阵处理。 版本 1.2 (JASP) 发布于 2009 年 7 月 19 日，包含一组用于操作 3x3 和 4x4 矩阵的块。在 R12 版本之前的 Simulink 中，矩阵以行优先形式处理，因此需要特殊的块来处理矩阵。尽管目前版本的 Simulink 可以将数组作为信号进行处理，但一些用户可能仍会发现使用行优先的方法很有用。提供了两个 MATLAB 函数用于帮助处理任何使用矩阵库的 Simulink 模型的输入和输出：rm2mat 和 mat2rm，它们分别用于二维矩阵数组转换为行主要形式以及将行主要形式的二维矩阵数组进行相应操作。
     
  • C#开发的矩阵计算类库
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    这是一款用C#编写的高效矩阵计算类库，提供全面的线性代数运算功能，包括但不限于矩阵加减乘除、行列式与逆矩阵等操作。适合各类科学和工程计算需求。 用C#开发的矩阵计算类库，实现了类似MATLAB的各种矩阵运算功能，并附带了示例DEMO。
     
  • MATLAB开发与Octave
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    《MATLAB开发与Octave》是一本详细介绍如何使用MATLAB及其开源替代品Octave进行编程和数值计算的指南。适合科研人员及工程师阅读。 在MATLAB开发过程中，Octave是一个广泛使用的开源替代工具。它提供了与MATLAB类似的命令行界面和脚本环境，使得用户可以在不购买MATLAB许可证的情况下进行数值计算、科学编程以及工程应用。Octave的核心功能包括矩阵运算、符号计算及图形绘制等，在学术界和工业界都有一定的应用。 生成标准化的a-weighting和其他加权滤波器是音频处理与信号分析中的重要任务之一。在音频领域，不同的权重标准（如A-Weighting）被用来模拟人耳对不同频率声音敏感度的差异。这些滤波器通常用于噪声测量和音频质量评估，并且能够符合人类听力特性。八度和三分之一八度滤波器则将频率域划分为多个等响曲线分组，便于分析比较不同频段的声音特征。 在MATLAB或Octave中实现这类滤波器通常需要以下步骤： 1. **设计滤波器**：可以使用IIR（无限脉冲响应）或FIR（有限脉冲响应）方法来设计滤波器。例如Butterworth、Chebyshev和Elliptic等类型。MATLAB的`designfilt`函数或者Octave中的相应工具可以帮助定义参数，以满足特定权重标准及滤波器类型的需要。 2. **转换系数**：在得到数字滤波器的设计之后，还需要将其转换成适合实际应用的形式（如直接型、二进制补码等）。 3. **信号处理**：利用设计好的滤波器对输入信号进行实时或离线处理。MATLAB和Octave提供了`filter`函数用于此目的。 4. **结果分析**：通过频谱分析或时域分析评估处理后的信号，比如使用快速傅里叶变换（FFT）查看滤波效果。 这些步骤展示了如何在音频信号的标准化处理中利用MATLAB与Octave的强大能力。掌握相关知识有助于工程师和科研人员更有效地优化音频系统或者进行研究工作。
     
  • NaveGo：一款开源的MATLAB/GNU Octave工具箱（适用于GPS、惯导及组合导航学习）
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    NaveGo是一款面向GPS、惯性导航与组合导航研究的开源MATLAB/GNU Octave工具箱，旨在为学生和研究人员提供便捷的学习与开发平台。 NaveGo是一个开源的MATLAB GNU Octave工具箱，用于处理集成导航系统并执行惯性传感器分析。它基于流行的模拟和数学计算标准语言MATLAB GNU Octave开发，并得到了三个学术研究团体的支持：阿根廷国家技术大学GridTics、阿根廷国民大学Cuyo ITIC以及意大利波尔迪盖拉理工大学DIATI。 NaveGo已被验证，通过处理真实轨迹的真实数据并与一个商业的封闭软件包进行对比。结果显示两个解决方案之间的差异可以忽略不计。
     
  • 用C语言编写矩阵库，适用于矩阵运算
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    本矩阵库采用C语言开发，专为高效执行各种矩阵运算设计。支持加减乘除、转置及求逆等核心功能，满足工程与科研中的线性代数需求。 一个用C语言编写的矩阵库，适用于进行矩阵运算的程序调用。
     
  • MATLAB开发-伪逆矩阵
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    本教程专注于使用MATLAB进行伪逆矩阵的计算与应用。通过详细讲解和实例演示，帮助用户掌握伪逆矩阵的相关理论知识及其在工程、科学等领域的实际运用技巧。适合需要处理线性代数问题的研究人员及工程师学习参考。 在MATLAB开发过程中，矩阵因式分解被用于计算伪逆。
     
  • MATLAB开发——适用于Simulink的8位数字库
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    本资源为MATLAB用户提供的Simulink插件，内含一系列优化过的8位数运算模块，旨在提升仿真模型的执行效率和精度。 用于Simulink的8位数字库开发。这是一个包含有用数字组件的库，并附带测试模型以供与Simulink一起使用。