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PySCMs：用于实现结构因果模型（SCM）的Python库

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简介：
PySCMs是一款专为研究者和数据科学家设计的Python工具包，旨在支持结构因果模型(SCM)的构建、分析与仿真，助力深入探究变量间复杂的因果关系。 结构因果模型（SCM）的Python包提供了一种将结构因果模型转换为图形的方法，并且可以直接从系数矩阵生成线性结构因果模型。在这个过程中，“图形”对象通过给定一个邻接矩阵（以及可选的名字）来定义，它们包含并维护了不同形式的表示方式，这些不同的表示方式可能非常有用，并提供了在各种表示之间进行转换的功能。 当前实现的支持包括： - 通过邻接矩阵 - 通过邻接表 - 通过边缘（“类型化”的边缘：无边、向前、向后或双向）

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  • PySCMs：用于实现结构因果模型（SCM）的Python库
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    PySCMs是一款专为研究者和数据科学家设计的Python工具包，旨在支持结构因果模型(SCM)的构建、分析与仿真，助力深入探究变量间复杂的因果关系。 结构因果模型（SCM）的Python包提供了一种将结构因果模型转换为图形的方法，并且可以直接从系数矩阵生成线性结构因果模型。在这个过程中，“图形”对象通过给定一个邻接矩阵（以及可选的名字）来定义，它们包含并维护了不同形式的表示方式，这些不同的表示方式可能非常有用，并提供了在各种表示之间进行转换的功能。 当前实现的支持包括： - 通过邻接矩阵 - 通过邻接表 - 通过边缘（“类型化”的边缘：无边、向前、向后或双向）
     
  • MIMO-SCM模型的Matlab实现代码.zip
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    本资源提供了一种基于MIMO-SCM模型的Matlab实现代码，适用于研究和教学用途，帮助用户深入理解该通信系统的性能与设计。 MIMO基于几何的二维SCM的Matlab仿真代码及包含的相关说明文档。
     
  • Matlab信任模型代码-PyDCM：利用Python实施动态因果模型
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    简介：PyDCM是基于Python实现的动态因果模型（DCM）工具包，它支持通过Matlab信任模型进行复杂神经网络连接机制的研究与模拟。该代码库为研究人员提供了一个灵活且强大的平台，用于探索大脑不同区域之间的因果关系和信息流。 Matlab的trust model代码pydcm是Python的一个动态因果建模端口实现。DCM的实际参考实现属于一个更大的软件套件的一部分，该套件由英国伦敦大学学院（UCL）神经病学研究所的功能成像实验室（FIL），以及惠康信托基金会神经影像中心开发。 SPM是由MATLAB编写并以GPL2许可免费提供的。他们还提供了无需MATLAB许可证即可使用的独立编译版本的SPM，但这些版本无法进行自定义修改（除非重新编译的话仍然需要使用MATLAB）。此DCM实现基于的是来自SPM12版7487代码的基础。
     
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    本代码实现了Fama-French三因子模型在股票市场收益分析中的应用，采用Python编程语言进行数据处理与回归分析。 使用Python构建Fama and French三因子模型（包括MKT、SMB、HML），代码可以从网络上找到并运行成功，所需数据可以通过tushare pro平台下载。
     
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    《SCM通道模型》是一份详细介绍供应链管理（SCM）中信息流通机制的文档，探讨了优化物流、库存和生产流程的关键策略。 本段落介绍了3GPP的SCM信道模型，并对其中的一些单词进行了注释。在每个分块模型中还用中文标识了自己的理解，以帮助读者更好地了解该模型。
     
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    CausalInference.jl是一款基于Julia语言开发的软件包，运用PC算法进行因果关系推断、构建图形模型并支持结构学习。 CausalInference.jl 是一个用于因果推理的 Julia 包，它利用 PC 算法进行图形模型和结构学习。
     
  • 3GPP SCM模型的Matlab代码
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    本项目提供基于3GPP标准SCM模型的Matlab实现代码，用于仿真分析无线通信系统中的信号传播特性。 3GPP（第三代合作伙伴项目）是一个全球性的标准化组织，致力于制定移动通信系统的规范，包括2G、3G、4G以及5G等技术标准。SCM（统计信道模型）是3GPP定义的一种用于模拟无线通信信道特性的模型，在MATLAB中实现该模型可以帮助研究人员和工程师更好地理解、设计和优化通讯系统性能。 SCM主要用于描述多径传播、衰落效应及干扰等因素对无线信号传输的影响，通常基于统计学方法生成各种条件下随机的信道响应。通过这些模型可以分析不同场景下通信系统的性能指标，如覆盖范围、误码率以及吞吐量等关键数据，在城市、郊区或室内环境中的表现。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程应用的强大数学软件工具。在MATLAB中实现SCM模型能够方便地进行仿真及性能评估，并且用户可以通过编写代码创建包含以下组件的模型： 1. **信道参数设置**：包括频率、带宽、多径分量数量以及多普勒频移等，这些因素会影响信道动态行为。 2. **信道生成函数**：使用统计学方法（如正态分布或均匀分布）来创建随机路径增益、时延和相位的多径传播模型。 3. **衰落特性设置**：根据不同环境条件配置相应的瑞利衰落或莱斯衰落等特性。 4. **时间相关性模拟**：考虑信号在不同时刻接收情况，例如快慢衰减现象。 5. **空间相关性处理**：对于多天线系统需考虑到各天线间的空间关联度影响。 6. **多用户干扰仿真**：在多个使用者环境下进行不同用户间相互作用的建模。 7. **信号处理算法测试**：将生成的信道模型与传输信号结合，评估各种接收端信号处理技术的效果。 scm-05-07-2006文件可能包含了一个特定版本（即2006年5月7日）的SCM模型MATLAB代码。用户可以查看并运行这些示例来了解具体实现细节，并根据需求修改和扩展，以适应新的通信标准或研究问题。通过这样的模型不仅能验证理论分析结果，还能为实际系统的开发提供依据，从而推动通讯技术的进步和发展。
     
  • MATLAB中的ISM解释结构模型实现
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    本文探讨了在MATLAB环境中构建和应用ISM（解释结构模型）的方法和技术，旨在为复杂系统分析提供有效的工具与框架。 ISM模型的MATLAB实现包括一份测试案例以及相关的MATLAB文档。详细内容涵盖了可达矩阵的计算方式、区域划分方法与分级的方式，并要求自行确定邻接矩阵及其维度。这有助于本科生更好地理解ISM方法，对学习过程有一定的帮助。
     
  • mpas_python: 用于展示 MPAS 天气模型结果的 Python 脚本集合
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    MPAS_Python 是一个专门设计的Python脚本集合，旨在高效地读取和可视化基于网格的MPAS（高分辨率气象模型）天气数据。该工具集为科研人员及开发者提供强大的数据分析能力，简化复杂模型输出的理解与展示过程。 mpas_python 包含一些用于绘制 MPAS 天气模型输出的 Python 脚本，所有脚本都在 scripts 子目录中。 - mpas_contour_plot.py：这是绘制等高线图的一种简便方法。它通过用户指定的分辨率设置一个矩形经纬度网格，并将像元（或风的边缘）处的 MPAS 模型值插入到该矩形网格中，之后再进行绘图。 - mpas_pcolor_plot.py：此脚本用于生成更昂贵但视觉效果更好的 pcolor 类型的地图。它涉及遍历所有单元格，并在底图投影坐标系中定义一个补丁集合（对于具有大量单元格的精细网格可能需要几分钟）。这个补丁集合被存储到一个 Pickled 文件中，以便后续绘图时可以更快地读取。然后使用缩放到数据的颜色填充此补丁集合以生成“混合”pcolor 类型的地图。
     
  • SCM通道模型与源码
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    本资源深入探讨了SCM（软件配置管理）通道模型，并附带相关源代码示例，旨在帮助开发者理解和实现高效的版本控制和项目协作机制。 程序包包含经典的SCM信道模型及源码，分享给大家。