李氏指数工具箱，基于时间参数的实现。-ITADN社区

优质

本工具箱提供了一种计算和分析复杂网络中节点李雅普诺夫指数的方法，特别强调了时间参数的影响。通过MATLAB文件LET.rar实现高效算法，适用于研究动力系统的稳定性与混沌行为。以时间为参数的李氏指数工具箱提供了一种基于时间分析的方法来计算和应用李雅普诺夫指数，适用于研究动态系统的长期行为稳定性。该工具箱能够帮助用户深入理解复杂系统中的混沌现象，并提供了灵活的时间设置选项以便于进行细致的研究与实验验证。

MATLAB中的最大李氏指数程序

优质

本程序用于计算动力系统中矩阵的最大李雅普诺夫指数，适用于MATLAB环境，帮助研究人员分析系统的混沌特性。关于李氏指数的算法总结，程序运行良好，可以作为混沌信号处理的重要参数计算。

基于Matlab时频分析工具箱的跳频信号参数估计

优质

本研究利用Matlab时频分析工具箱对跳频信号进行处理与分析，提出了一种有效的参数估计算法，旨在提升通信系统的抗干扰性能。可以估计跳频信号的周期和频率，并给出相应的估计误差信息。附件包含相关程序及分析工具箱。

MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱

优质

简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱：格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。

基于Matlab的SLAM工具箱实现

优质

本简介探讨了利用MATLAB平台开发和应用SLAM（ simultaneous localization and mapping，同步定位与映射）技术的过程及其实现细节。通过MATLAB强大的算法设计与仿真能力，本文详细介绍了一个有效的SLAM工具箱的设计思路、关键技术及其在机器人导航中的实际应用案例，为研究者提供一个全面且实用的框架参考。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人技术中的关键问题之一，它涉及在未知环境中移动的机器人的自我定位及环境地图构建过程。MATLAB作为一个强大的数学计算与仿真平台，提供了丰富的工具箱来支持SLAM算法的研究和实现。“Matlab实现的SLAM工具箱”指的是利用MATLAB语言开发的一系列脚本或函数，用于进行不同维度下SLAM仿真实验和分析。这些脚本涵盖了从简单的1D SLAM到复杂的3D SLAM的各种场景，通过一系列实验帮助用户理解和优化算法。在MATLAB环境中，“可在MATLAB中进行SLAM的仿真实验”意味着研究人员或开发者可以通过模拟真实的SLAM过程来测试并验证他们的系统设计，包括传感器数据获取、特征提取、数据关联、地图构建以及位姿估计等步骤。这种仿真手段有助于减少硬件成本，并提高算法在实际应用中的可靠性和效率。从文件名列表来看，“Slam1D5.m”、“Slam1D4.m”和“Slam1D2.m”可能是针对一维环境的SLAM实现，简化了问题复杂度以便初学者理解基本概念。而“Slam2D4.m”至“Slam2D1.m”的文件则可能涉及二维场景下的导航算法设计，适用于如无人机或地面机器人等平面移动设备。最后，“Slam3D3.m”、“Slam3D2.m”和“Slam3D1.m”则是针对三维环境的SLAM实现，适应于更加复杂的室内及室外无人驾驶车辆的应用。在MATLAB中实施SLAM通常包括以下几个关键组件：传感器模型（如激光雷达或视觉相机）、运动模型、数据关联机制、“循环闭合”问题解决方案、图优化技术以及建图和定位算法。这些文件可能包含EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波）、粒子过滤器SLAM等不同类型的SLAM实现方式。该MATLAB SLAM工具箱为学习者及研究人员提供了一个便捷的平台，使他们能够深入理解SLAM的工作原理，并通过实验不同的策略来针对具体的应用场景进行优化。

基于Qt的浮动工具箱实现

优质

本项目采用Qt框架开发了一款功能灵活、界面友好的浮动工具箱软件，提供了一系列便捷实用的功能模块。主要使用Qt实现浮动窗口，并在该浮动窗口中动态布局其中的控件。

SRMRpy：基于Python的SRMR工具箱实现

优质

SRMRpy是一款专为Python设计的软件包，用于计算语音信号处理中的分离余量（SRMR）值。它提供了简便的方法来评估噪声环境中声音源的清晰度与可懂度。 SRMRpy是一个Python工具箱，用于实现语音混响调制能量比（SRMR）的计算。这一度量基于对语音信号调制频谱表示的研究，旨在非侵入性地评估语音质量和清晰度。它最初由Falk等人提出，并经过了更新以减少正常听众和人工耳蜗使用者之间的变异性并提高其准确性。该工具箱提供了以下SRMR指标的实现： - 原始SRMR指标：作为客观评价标准之一使用。 - 更新后的SRMR测量，结合了降低变异性的改进措施。 - 快速原始SRMR度量方法，采用短时傅里叶变换（STFT）替代传统的时域伽马图滤波器组。此快速版本同样支持应用更新以减少变异性。这些实现已在8 kHz和16 kHz的采样率下进行了测试，并表现良好。尽管它们可以在其他采样率上运行，但会显示警告信息，因为在该条件下尚未进行充分验证。安装方法：只需从SRMRpy文件夹中执行`python setup.py install`命令即可完成软件包及其依赖项的安装过程。使用指南：您可以将SRMR作为函数来调用。

时间计数小工具

优质

时间计数小工具是一款简洁实用的时间管理应用，帮助用户轻松记录和规划每一天、每一分钟，让生活与工作更加有序高效。一个倒计时小工具，适用于公司竞聘答辩场景。该系统支持自定义设置，并在时间到达时进行提醒。

Oracle数据库中实现获取时间戳的无参数函数

优质

本文介绍了在Oracle数据库中如何使用无参数的内置函数来获取当前的时间戳，适用于需要记录精确到微秒时间的应用场景。本段落主要介绍了Oracle数据库实现获取时间戳的无参函数实例代码，具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考此内容。

Lyapunov指数计算工具箱

优质

Lyapunov指数计算工具箱是一款用于分析动态系统混沌特性的软件包，适用于科研人员和工程师进行复杂系统的稳定性评估与预测。如何使用MATLAB 2010b工具箱计算混沌映射的Lyapunov指数？在寻找相关资源或示例代码时，请确保所使用的材料与指定版本兼容。

是否确定退出登录?

李氏指数工具箱，基于时间参数的实现。

全部评论 (0)