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transferentropy的传递被实现于Matlab环境中。

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简介:
分析两段信号的传递熵,实际上是对条件分布的一种探测,它揭示了时间序列之间存在的差异性或不对称性。传递熵本身反映了条件分布所带来的时间序列间的不匹配程度。

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  • MATLAB下遗算法GA代码
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    本简介探讨了在MATLAB环境中遗传算法(GA)的具体实现方法。内容涵盖了编码、选择、交叉和变异等核心步骤,并提供了相应的代码示例,旨在帮助读者理解和应用这一强大的优化技术。 基于MATLAB的遗传算法(GA)代码实现包含在压缩包内。该文件夹中有m文件,运行main.m即可执行并生成相应的优化效果,并且会创建一个gif动态效果图以可视化最优值。目标函数可以根据需要自行更改。代码简单易懂,已经过测试确认可以正常使用,无需担心出现任何问题。
  • MATLABDubins路径
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现Dubins路径规划的方法,通过详细代码和仿真验证了算法的有效性。适合机器人路径规划研究者参考学习。 通俗理解在MATLAB环境下实现Dubins路径的方法,希望能帮助到大家。
  • MPC源代码在MATLAB
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    本研究探讨了如何将MPC(模型预测控制)算法的源代码移植并运行于MATLAB平台之上,深入分析其实现细节与技术要点。 在MATLAB环境中实现基于动态矩阵控制(DMC)的模型预测控制(MPC)的源程序代码。
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  • MATLAB变量
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    本文介绍了在MATLAB编程环境中如何有效地进行变量传递,包括函数参数、全局变量和持久性变量的应用技巧。 MATLAB变量传递是编程中的一个重要知识点,在本段落中详细介绍了几种不同的方法:使用全局变量、UserData属性、setappdata/getappdata/rmappdata函数以及guidata函数。 一、使用全局变量 在MATLAB里,可以通过将特定的变量声明为全局来实现它们在整个工作空间内的可访问性。这意味着无论在哪一个回调函数中都可以直接引用这个全局变量来进行数据传递。例如,在pushbutton1和pushbutton2两个不同的按钮点击事件处理程序之间共享同一个名为a的全局变量。 二、使用UserData属性 MATLAB中的对象可以利用它的UserData属性来存储任何类型的数据,并且这些数据可以在同一应用程序的不同部分被访问到。通过set函数设置用户自定义数据,再用get函数读取它即可实现跨组件间的信息交换功能。 例如,在myloadfcn和myplotfcn两个不同的回调程序中使用XYData变量时,可以先将其存储于当前窗口的UserData属性里,随后在其它地方利用该属性获取到相应的值。 三、应用setappdata/getappdata/rmappdata函数 这组强大的MATLAB内置功能允许用户对特定图形对象进行数据操作。与仅能保存单个变量相比,它们支持在一个给定的对象上存储多个不同的变量。 例如: ```matlab A = magic(3); setappdata(gcf, key, A); % 存储magic矩阵到当前窗口的键值为key uicontrol(String,显示矩阵A, ... callback,disp(getappdata(gcf,key));); % 显示存储的数据 ``` 四、使用handles和guidata函数 通过创建一个包含所需变量的手柄结构体,可以将这些数据关联起来,并利用guidata进行持久化保存。这为在不同回调方法间传递复杂对象提供了便利。 例如: ```matlab handles.Y = Y; handles.F = F; guidata(hObject, handles); % 保存当前状态 % 在另一个函数中恢复变量: Y = handles.Y; F = handles.F; ``` 综上所述,根据实际需求的不同可以选择适合自己的方式来进行MATLAB中的数据传递。
  • Matlab下AdaBoost简易
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    本文章介绍了在MATLAB环境中如何简单地实现机器学习算法AdaBoost。读者可以轻松上手进行代码实践和模型训练。 在学习了AdaBoost算法之后,在MATLAB平台上实现了该算法。实验中的训练样本通过以下方式产生:X=rand(length,2),其中length表示样本数量。即生成长度为length的点(x,y),且这些点位于区间[0,1]内。每个点属于两类之一:正类和负类,分别用+1和-1来标记。 具体实现方法如下:Y=A.^2+B.^2;Z=[(floor(Y)-0.5)*2, A, B];这里所采用的弱分类器是决策树桩(decision stump)分类器。它的作用方式是在x轴或y轴方向上用一条直线将样本点进行划分。 因为训练数据是由二次函数生成,而弱分类器是一次性的线性分割方法,理论上可以使用多个一次函数来模拟二次函数的效果。因此,在实践中是可行的。
  • C语言闭包
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    本文探讨了在C语言中模拟实现传递闭包的方法和技术,分析其原理并提供示例代码,帮助读者理解这一高级编程概念。 用C语言实现Warshall算法来计算传递闭包是一种常见的方法。这种算法通过矩阵运算有效地找出图中的所有可到达路径。在使用C语言编写该算法的过程中,需要先初始化一个表示原始关系的布尔矩阵,并逐步更新这个矩阵以反映所有的间接可达性。 具体来说,对于给定的一个n个顶点的有向图G,其传递闭包可以通过以下步骤计算: 1. 初始化一个nxn的布尔矩阵R0。其中R0[i][j] = 1表示从节点i到节点j存在直接路径。 2. 对于每一个中间节点k(1 <= k <= n),更新矩阵为:对于所有可能的(i, j)对,如果 R[k-1][i][j] 或者 (R[k-1][i][k] && R[k-1][k][j]) 为真,则将 R[k][i][j] 设置为真。 3. 在完成第n次迭代后,矩阵即表示了图的传递闭包。 这样的算法简洁而高效,在处理较小规模的问题时尤其适用。对于使用C语言实现此算法而言,需要特别注意内存管理和循环结构的设计以确保程序运行效率和准确性。
  • MATLAB代码-TFBGF:基格林函数函数MATLAB
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    这段MATLAB代码实现了TFBGF(Transfer Function Based on Greens Function),用于解决热传导问题,通过传递函数和格林函数方法提供精确的数值解。 热传递的Matlab代码TFBGF教程由AnaPaulaFernandes和GilmarGuimarães于2016年10月24日编写。该Matlab代码教程是基于以下研究的一部分:APFernandes,MBdosSantos和G.Guimarães的研究成果《一种解析传递函数方法解决热传导逆问题》(应用数学建模,2015年)。ISSN号为0307-904X。文章引用标识符是apm.2015.02.012。
  • 判定模糊矩阵性及其闭包Matlab方法
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    本文探讨了一种在Matlab环境中判定模糊矩阵传递性的新算法,并详细介绍了求取其传递闭包的具体步骤和方法。 在进行模糊聚类分析时,判断模糊矩阵的传递性并计算其传递闭包可以通过MATLAB实现。这样可以得到模糊传递矩阵,并且当该矩阵满足自反性和对称性条件时,它将成为等价矩阵。