Advertisement

Climate Data Toolbox，为MATLAB设计，提供了一系列底层函数和教程，用于分析和呈现地球科学数据。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该工具箱囊括了一系列经过验证的MATLAB函数，旨在对气候数据进行深入的分析和可视化呈现。 凭借其卓越的计算效率以及简便的操作界面，这些函数极具实用价值，同时还配有大量的教学材料。 这些教学材料不仅详细阐述了如何运用CDT函数，更提供了关于在地球科学相关流程中解读分析结果的实用指导。 CDT徽标插图，由Adam S. Nelsen创作 (http://www.adamnelsen.com)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 适用于MATLAB的气候数据工具箱：包含分析与展示地球科学数据的低级函数及教程 - MATLAB开发
    优质
    本工具箱专为MATLAB设计，提供一系列处理、分析和可视化地球科学气候数据的低级函数，并附有详细教程。 该工具箱包含一组标准的MATLAB函数，用于分析和显示气候数据。这些函数计算效率高且易于使用，并附带了许多教程，不仅描述了如何使用CDT函数，还提供了关于在地球科学过程背景下解释结果的相关指导。CDT徽标插图由Adam S. Nelsen创作。
     
  • MATLAB Climate Data Toolbox.zip
    优质
    本工具箱提供了一系列用于处理和分析气候数据的MATLAB函数与脚本，涵盖全球气温、降水等多类数据集。 版本：Matlab 2019a 领域：基础教程 内容：Matlab Climate Data Toolbox for MATLAB.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • Matlab矩形序列代码 - 数据科学：数据分析与科学
    优质
    本资源提供了一段用于生成矩形序列（Rectangular Sequence）的MATLAB代码，适用于数据科学研究中常见的信号处理和时间序列分析任务。适合需要快速实现矩形脉冲函数的数据分析师或科研人员使用。 MATLAB矩形序列代码 数据科学（Data Science） 本仓库的代码全部在Anaconda环境中编写。 数据科学工作流： - Inquire：通过数据分析获取什么信息，解决什么问题。 - Obtain：如何获取数据。 - Scrub：对数据进行清理、整理和分析。 - Explore：展示数据、进行数据可视化。 - Model：利用数据分析和机器学习技术进一步处理和训练数据。 - iNterpret：最终结果的呈现。 目录（Contents） 1. 环境搭建 - 各种平台使用说明，以及如何搭建数据分析开发环境。 2. NumPy入门 - 介绍高效的数组结构，并作为学习其他高级数据结构的基础。 2.1 创建和访问NumPy中的数组 2.1.1 创建数组 ```python import numpy as np # 创建一维数组 list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np.array(list_1) # 创建二维数组 list_2 = [[5,6], [7,8]] array_2 = np.array(list_2) ```
     
  • 从ETOPO2v2和GEOBEC数据库中提取全球地形数据的两个MATLAB函数-_MATLAB项目
    优质
    这段代码提供了两个MATLAB函数，用于从ETOPO2v2和GEOBEC数据库高效地检索全球地形数据。这些工具对于地理科学、海洋学及地球物理研究中的数据分析至关重要。 提供了四个 Matlab 函数从两个全球地形数据库 ETOPO2v2 和 GEOBEC 中提取数据。函数 read_etopo2v2g_f4_nc_v*.m 用于从 netcdf 文件中提取 ETOPO2v2g_f4.nc 数据，而其他函数 read_GridOne_v*.m 则是从 GridOne.grd 提取数据。您需要将这些文件放置在您的 Matlab 路径中，并且还需要一个 NetCDF 阅读器来支持相关操作。
     
  • Python科学计算和数据处理中的函数-Python.ppt
    优质
    本PPT介绍在Python科学计算与数据处理中常用的函数及其应用方法，涵盖NumPy、Pandas等库的核心功能，帮助用户提高数据分析效率。 Python科学计算与数据处理-Python函数.ppt 这份演示文稿涵盖了使用Python进行科学计算和数据处理的基础知识及高级技巧，重点讲解了如何利用Python中的各种内置函数以及自定义函数来提高编程效率，并介绍了NumPy、Pandas等库在实际项目中应用的方法。
     
  • 基于球谐函数模型的双频观测数据电离层层析及卫星DCB提取
    优质
    本研究采用球谐函数模型分析双频GPS观测数据，实现电离层的三维成像，并精确提取卫星直流偏置差（DCB），提升导航与定位精度。 本资源主要用于电离层反演。通过观测得到的双频观测值，根据公式及球谐函数模型构建出大型矩阵，并利用最小二乘法计算卫星DCB。该资源包含matlab程序以及参考论文。以30秒为观测间隔，每两小时生成一组电离层模型系数。通常根据不同区域（如地区、大陆和全球），设置球谐函数的阶数分别为4、8和15。
     
  • MATLAB中的AIC代码及实例 - ODMSiSY_2020_SI: 提供了生成、分析和可视化数据的脚本
    优质
    该资源提供了在MATLAB环境下利用AIC进行数据分析的详细代码示例，包括数据生成、分析与可视化。适合学习统计模型选择的应用实践。 在MATLAB的AIC代码及合成生物学中的优化设计模型选择中提供了一套用于生成、分析和可视化的脚本。这些脚本需要使用RStan软件包，并且贝叶斯优化程序包也在相关文档中有详细介绍。 对于Matlab工具箱AMIGO2，请参考其官方资源或文档获取更多信息。 数据组织在Bayesian_MS目录下的子文件夹中，具体如下： - 推理：包含三个stan统计模型脚本： - ODE_Model1.stan：根据Lugagne等人的发布，用于对来自文献[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 - ODE_Model2.stan 和 ODE_Model3.stan：同ODE_Model1类似，但分别对应于不同的模型（M2和M3）。 - MultiExtractExp.R脚本：用于读取文献[1]中的实验数据及方案，并生成传递给stan模型的适当对象列表。 此外还有一个MATLAB脚本DataExtraction.m，此脚本从文献[1]中提取所需的实验数据和配置文件。