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基于MATLAB的PLS建模程序

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简介:
本程序基于MATLAB开发,实现偏最小二乘法(PLS)建模。适用于数据分析、统计建模等领域,助力用户高效处理多变量数据集。 关于PLS程序的MATLAB代码实现,包含了所有相关函数的实现。

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  • MATLABPLS
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    本程序基于MATLAB开发,实现偏最小二乘法(PLS)建模。适用于数据分析、统计建模等领域,助力用户高效处理多变量数据集。 关于PLS程序的MATLAB代码实现,包含了所有相关函数的实现。
  • MATLABGA-PLS
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    本研究利用MATLAB软件平台结合遗传算法(GA)和偏最小二乘法(PLS),开发了一种改进的数据建模方法,旨在优化模型参数以提高预测准确性。 使用MATLAB的GA-PLS方法建立模型:首先通过遗传算法(GA)进行优化,然后利用偏最小二乘法(PLS)建模。
  • MATLAB编写PLS
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    本简介介绍了一套利用MATLAB软件开发的偏最小二乘法(PLS)程序,旨在为数据分析和建模提供高效工具。 这段文字可以被简化为:“我编写了一个关于偏最小二乘法(PLS)的MATLAB程序,并且在其中包含了详细的介绍和解释。”
  • MATLAB编写PLS
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    本段落介绍了一套利用MATLAB语言开发的部分最小二乘法(PLS)算法程序。该程序为科研与工程数据分析提供强大工具。 用MATLAB编写的pls程序包含详细的介绍和解释。
  • MATLABPLS实现
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    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境中如何编写和运行偏最小二乘法(PLS)的主程序,旨在帮助工程师与科研人员更高效地进行数据分析与建模。 PLS的MATLAB实现主程序包括预处理和定量分析等功能,并可结合PLS工具箱进行各种数据处理。
  • 使用Unscrambler做PLS.mp4
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    本视频教程详细介绍了如何利用Unscrambler软件进行偏最小二乘法(PLS)建模的过程与技巧,适合数据分析和科研工作者学习参考。 偏最小二乘法(PLS)是一种多元统计数据分析方法,在1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。
  • MATLABGMSK系统与仿真
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    本项目利用MATLAB开发了GMSPSK通信系统的建模仿真程序,旨在研究和评估其在不同条件下的性能表现。 高斯最小频移键控(GMSK)由于其优秀的频谱效率和功率效率特性,在无线通信标准如GSM、DECT及CDPD中被广泛应用。本次实验主要介绍了GMSK的调制原理,并使用MATLAB设计了GMSK仿真系统。 在该程序中,首先定义了一系列关键参数:符号率`sr`设为256000.0赫兹,解调电平数(ml)通常设定为1;比特率用变量`br`表示;每次循环传输的符号数量由变量`nd`确定;信噪比以变量ebn0表示。此外,IPOINT定义了过采样点数,用于提高仿真精度。 接着程序初始化滤波器:irfn是滤波器阶数;B和B2分别设定发送器与接收器滤波器的带宽;gaussf函数设计滤波器(1代表发送端,0代表接收端)。 在衰落初始化部分,tstp定义了时间分辨率;itau、dlvl用于建立直达波形;n0表示瑞利衰落路径数;th1是初始相位。此外,变量itnd0和itnd1控制衰落模拟器的计数器,而flat设置为1代表平坦衰落。 在计算部分中,`nloop`定义了循环次数;noe和nod分别追踪错误数量及传送数据的数量。程序内通过生成随机二进制数据并进行GMSK调制过程。data11是原始二进制数据的两倍取一表示形式,而data2则是通过对data11过采样得到的结果。接着,经过发送滤波器后的基带信号被保存在变量`data3`中;此外,th、ich2和qch2分别代表相位、同相支路及正交支路。 通过快速傅里叶变换(FFT)分析频谱后,程序计算衰减并模拟了经过衰落信道的信号。spow表示信号功率,attn是计算出的衰减因子;sefade函数用于模拟瑞利衰落过程。随后加入加性高斯白噪声(AWGN),并通过接收滤波器`compconv`进行解调。 实验结果表明,在给定信噪比条件下,GMSK误码率较低,并且对邻道干扰有较好的抵抗能力。这验证了其作为调制方式的有效性和优势。MATLAB仿真是研究和优化通信系统性能的重要工具;通过调整不同参数,可以深入理解GMSK在实际通信环境中的表现及调制解调过程。
  • MATLAB三维重
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    本项目利用MATLAB开发了一套三维重建软件,通过处理二维图像数据实现目标物体或场景的立体建模。该系统适用于科研、工程设计等多个领域,为用户提供高效便捷的空间结构分析工具。 三维重建的MATLAB程序代码是完整且可以运行的。
  • PLS数据处理MATLAB工具包
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    基于PLS的数据处理MATLAB工具包是一款专为数据分析设计的软件包,采用偏最小二乘法(PLS)进行高效的多变量数据建模与分析。该工具包提供了一系列功能强大的函数和算法,使用户能够轻松地执行复杂的数据预处理、模型构建及结果解析任务,适用于科研、工程等多个领域的专业人士。 在光谱数据分析过程中常用的几种数据处理方法包括多元线性回归、特征提取等操作,并可通过MATLAB代码实现这些功能。此外,还会提供一些模拟的光谱数据作为参考。