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Matlab 多数投票函数：对输入向量进行多数表决 - Matlab开发

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简介：
本项目提供了一个Matlab函数，用于执行多数投票算法，通过对输入向量中的元素计票来确定最常见的值。适合数据处理和机器学习应用。 此函数对输入执行多数表决，即计算一维数组的元素并输出出现次数最多的值。 输入可以是数组、字符或单元格。需要注意的是，如果您的输入是数组，则该函数将使用非整数值。有关更多示例，请参见演示内容。

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  • Matlab 多数投票函数：对输入向量进行多数表决 - Matlab开发
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  • 四元数工具箱：向量化的四元数函数-MATLAB开发
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    四元数工具箱是专为MATLAB设计的高效数学库，提供了一系列向量化的四元数函数，适用于各类需要三维旋转及姿态表示的应用场景。 版本 1.3 (JASP) 发布于2009年7月26日，在这些工具里，四元数 q 被视为一个包含四个元素的向量，其中前三个元素（q(1:3)）代表超复数的“虚部”或“向量部分”，而第四个元素（q(4)）则是“实部”或“标量部分”。因此，如果四元数 q 表示一个旋转操作，则有： - q(1) = v1*sin(phi/2) - q(2) = v2*sin(phi/2) - q(3) = v3*sin(phi/2) - q(4) = cos(phi/2) 其中 phi 是围绕单位向量 [v1, v2, v3] 的旋转角度。所有这些工具都支持矢量化操作，因此可以处理四元数的“矢量”形式（即 4xN 或 Nx4 矩阵）。由于归一化的四元数是最常见的使用情况（也被称作“单位四元数”或“versors”），当输入为一组四个四元数组成的矩阵时，工具将尝试判断这些分量是否已经标准化（基于行或者列进行识别）。 当然也有部分工具仅针对标准归一化的四元数设计，例如 QDECOMP。
     
  • 多重相干函数：基于多输入理论的多重相干函数-...
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    本文探讨了多重相干函数在多输入系统中的应用与特性，并提出了基于多输入理论的新方法来计算和分析多重相干函数。通过这种方式，研究深入理解复杂系统的相互作用机制提供了新的视角。 对于具有多个输入 x 和输出 y 的系统而言，部分相干性是指在通过线性最小二乘预测从输出中去除所有其他输入的影响后计算出的任何单个输入与输出之间的相关程度。这种相干关系遵循常规不等式，并且即使普通相干函数未能显示特定残差输入和输出间的线性关联，它也能揭示该线性关系的存在。
     
  • MATLAB开发——多方向传感器数据采集
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行多方向传感器数据的高效采集与处理，旨在为科研和工程应用提供强大的数据分析工具。 在MATLAB开发环境中进行多向传感器数据采集，从运行MATLAB的计算机中捕获移动设备的方向。
     
  • 基本差分编码与解码：针对数值输入向量的实现-MATLAB开发
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现基本差分编码和解码的方法，专门用于处理数值输入向量。通过将原始数据转换为相邻元素之间的差异值，该方法能够有效减少连续信号中的冗余信息，并在接收端准确恢复原始信号。 数值输入向量的基本差分编码/解码： - diffencodevec.m：实现差分编码的函数。 - diffdecodevec.m：实现差分解码的功能。 - diffencodevecTest.m ：用于测试差分编码与解码的程序。
     
  • Export2Excel: 将 Matlab 数组或元胞数组输出至 Excel 表格的函数 - matlab开发
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    Export2Excel是一款Matlab工具，用于将数组或元胞数组数据导出到Excel表格中，简化数据处理与分享流程。 EXPORT2EXCEL 函数用于将 Matlab 数组或元胞数组导出到 Excel 电子表格。此操作利用 Microsoft Excel activex 服务器（即 Excel Com 对象）来实现数据从 Matlab 到 Excel 的传输，因此使用该函数需要安装 Microsoft Excel。此外，这个函数还会调整单元格属性：在包含数据的每个单元格中设置黄色背景色。 Excel 提供了56种颜色索引值用于条件格式化以根据数值改变单元格的颜色。一个名为 Colors.xls 的文件包含了这 56 种颜色及其对应的颜色索引信息，该包附带于函数使用指南或相关文档内（具体位置请参阅相应说明）。 此版本支持的最大列数对于 Excel 2007 版本为702列，而对于Excel 2003版则限制在了256列。若输入的 Matlab 数组或元胞数组超出这些限定，则函数将抛出错误消息至Matlab命令提示符中，并停止执行导出操作。 请注意，在使用此功能时，请确保所用数据不会超过上述最大列数，以避免因不合规的数据导致的异常情况发生。
     
  • 利用增加点数的平滑函数进行MATLAB开发
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    本项目介绍如何在MATLAB中使用增加点数的平滑函数来优化信号处理和数据可视化过程，适合工程和技术领域的开发者学习与应用。 该函数可用于通过增加函数的点数来获得平滑函数。
     
  • 多种分布的拟合函数集合 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一个用于拟合多种统计分布（如正态、伽玛和威布尔分布）的工具集，适用于数据分析与概率建模。 此文件夹包含一系列“拟合”函数的集合。 一些函数具备演示选项（第三部分）。 这些函数的一般输入为分布样本。 例如，若要对具有均值“u”及方差“sig”的正态分布进行拟合，则生成样本的方式如下： 样本 = randn(1, 10000) * sig + u 对于样本直方图的最小二乘拟合和最大似然百分比拟合直接在样本上完成。 文件夹内容 ========================== 1. 最大似然估计量。 2. 最小二乘估计量。 3. 用于多元高斯分布（混合高斯）参数估计的EM算法。 4. 添加了两个子文件夹：一个用于创建测试EM算法所需的样本，另一个包含绘制每个分布及其参数图的相关函数。
     
  • Smooth: 使用数学函数为向量实施加窗平滑-MATLAB开发
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    Smooth是一款基于MATLAB开发的工具，用于通过应用数学函数对信号数据执行加窗平滑处理。它能够有效减少噪声并优化向量数据的质量。 注意：此功能现在可从 IoSR Matlab 工具箱作为 iosr.dsp.vsmooth 使用。 SMOOTH 函数使用数学函数对向量进行窗口平滑处理。 句法： Y = smooth(X, FRAME) Y = smooth(X, FRAME, MODE) 描述： Y = smooth(X,FRAME) 通过计算一系列帧上的运行 RMS 来平滑输入向量 X。FRAME 指定帧特性；它可以设置为： - 标量 - 这将用作框架的长度，窗口将是矩形。 - 向量 - 这指定了分析窗口的形状，帧长度将为 length(frame)。 Y = smooth(X,FRAME,MODE) 允许用户指定不同的数学平滑函数。选项包括： - rms：计算运行 RMS（默认） - mean：计算运行平均值（移动平均滤波器） - median：计算运行中位数
     
  • MATLAB开发-Ackley函数
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    简介：Ackley函数是一种用于测试优化算法性能的数学函数，在MATLAB中开发和研究该函数可以帮助理解复杂系统的优化问题。 阿克利函数是一个具有大量局部极小值的N维函数，在MATLAB开发中可以进行相关研究和应用。