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MATLAB中的Gompertz模型-Model_Blackbox：适用于Octave/MATLAB的工具箱，用于估计代数或微分方程的参数...

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简介：
MATLAB中的Gompertz模型-Model_Blackbox是一款专为Octave/MATLAB设计的工具箱，旨在高效地估算代数与微分方程的参数，支持广泛的科学和工程应用。 在MATLAB中的Gompertz模型代码可以作为参数估计与模拟的黑匣子使用。该包支持三种不同的后端：Octave（优化包）、MATLAB（优化工具箱）以及MATLAB（SBTOOLBOX2工具箱）。我们推荐采用Octave或MATLAB自带的工具箱，因为当数据量增加时，SBTOOLBOX2可能会变得不稳定。 模型的基本目录与Octave和MATLAB兼容。对于基于Octave的模型的要求包括：需要安装Octave环境，并且已测试通过版本3.6.2；还需要优化包()的支持。 基于MATLAB的模型则要求使用MATLAB环境以及其内置的优化工具箱，同时可能还需编译器工具箱支持。 而针对SBTOOLBOX2作为后端的模型，则需要在MATLAB环境中安装SBTOOLBOX2和编译器工具箱。无论选择哪种方式，所有模型都依赖于三个文件：定义了模型方程的“模型”、包含估计参数步骤的estimator.m 文件以及用于模拟给定参数下曲线行为的模拟器.m文件。 创建一个新的MATLAB/Octave 模型黑盒时，请确保这三个核心文件齐全，以便能够为这些模型生成可访问于线上或本地计算机中的cgi脚本。

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  • MATLAB中的Gompertz模型-Model_Blackbox：适用于Octave/MATLAB的工具箱，用于估计代数或微分方程的参数...
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    MATLAB中的Gompertz模型-Model_Blackbox是一款专为Octave/MATLAB设计的工具箱，旨在高效地估算代数与微分方程的参数，支持广泛的科学和工程应用。 在MATLAB中的Gompertz模型代码可以作为参数估计与模拟的黑匣子使用。该包支持三种不同的后端：Octave（优化包）、MATLAB（优化工具箱）以及MATLAB（SBTOOLBOX2工具箱）。我们推荐采用Octave或MATLAB自带的工具箱，因为当数据量增加时，SBTOOLBOX2可能会变得不稳定。 模型的基本目录与Octave和MATLAB兼容。对于基于Octave的模型的要求包括：需要安装Octave环境，并且已测试通过版本3.6.2；还需要优化包()的支持。 基于MATLAB的模型则要求使用MATLAB环境以及其内置的优化工具箱，同时可能还需编译器工具箱支持。 而针对SBTOOLBOX2作为后端的模型，则需要在MATLAB环境中安装SBTOOLBOX2和编译器工具箱。无论选择哪种方式，所有模型都依赖于三个文件：定义了模型方程的“模型”、包含估计参数步骤的estimator.m 文件以及用于模拟给定参数下曲线行为的模拟器.m文件。 创建一个新的MATLAB/Octave 模型黑盒时，请确保这三个核心文件齐全，以便能够为这些模型生成可访问于线上或本地计算机中的cgi脚本。
     
  • Matlab求导代码-CO2系统扩展：适用于MATLAB（或GNU Octave）的CO2SYS工具，用于海洋C...
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    这段代码为MATLAB或GNU Octave环境下的CO2SYS工具提供支持，专门针对海洋化学中的二氧化碳(CO2)系统进行扩展。它能够高效计算海水CO2参数及其导数，助力科学研究与教育领域。 该MATLAB和GNU Octave兼容的软件用于计算船用CO2系统的变量（通过CO2SYS.m），以及输入值的偏导数（derivnum.m）和传播不确定性误差。此版本扩展并改进了先前发布的CO2SYS.m功能，包括以下新增特性和修复： - 软件可以接受[CO3]、[HCO3] 和 [CO2] 作为输入参数，并且能够传递这些值的不确定度。 - 系统现在还可以考虑NH3和HS在碱度中的贡献及其不确定性传播。 - 用户可以选择单独定义K1K2，KSO4，KF 和 TB 的选项。 - 软件将忽略等于 -999 或 NaN 的输入参数，并且当 pH 迭代循环无法收敛时会发出警告并指出问题所在位置。 - 对于给定的行输入数据，无论其他行的数据如何变化，软件可以确保输出相同的pH值结果（在之前的版本中这并不总是成立）。 - 软件使用更新后的理想气体常数定义，并修复了CO2SYS.m 中 Revell 因子计算和 derivnum.m 输出条件中的错误。 - 新增支持 Sulpis 等人 (2020) 定义的 K1 和 K2 常数值。
     
  • Matlab与C代码集成-GDSII-Toolbox：适用于GDSII流格式的Octave及MATLAB工具箱
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    GDSII-Toolbox是一款专为处理半导体设计中的GDSII文件而设计的MATLAB和Octave工具箱。它提供了丰富的函数库，支持Matlab与C代码集成，方便用户进行高级的数据分析和图形化操作。 Matlab集成的C代码用于GDSII流格式的Octave/MATLAB工具箱是由乌尔夫·格里斯曼（Ulf Griesmann）在2008年至2020年间开发，尽管文献记载不足，但GDSII库或数据库格式已经成为描述用光刻或电子束光刻制造纳米结构设计的重要行业标准。GDSII文件用于定义集成电路、MEMS设备和光学器件等的布局设计。此工具箱可用于创建、读取和修改GDSII格式的文件。 当布局是数值建模的结果时，例如对于纳米光学器件、光子器件或微流体器件而言通常是这种情况，该工具箱特别有用。MATLAB或Octave作为高效的后处理工具，可以对模型结果进行分析，并生成用于制造过程输入的光刻版图设计。 此外，该工具箱还可以通过脚本修改GDSII布局文件，例如合并多个布局文件等操作。用户可以通过一些优秀的免费版式查看器来检查这些版图设计。需要注意的是，除了布尔多边形代数库（由Angus Johnson编写）外，大多数功能都位于公共领域中。
     
  • 基于Matlab时频分析工具箱的跳频信号参数估计
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    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。
     
  • SDETools：一个用于随机微分方程数值求解的Matlab工具箱
    优质
    SDETools是一款专为随机微分方程设计的Matlab工具箱，提供高效的数值求解方案，助力科研人员和工程师在金融数学、物理等领域进行深入研究与应用开发。 SDETools是一个Matlab工具箱，用于求解随机微分方程的数值解。
     
  • 基于MATLAB的AR模型参数与阶数估计代码分享-estimate_AR.m
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    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中进行自回归(AR)模型参数及阶数估计的代码。通过提供的函数estimate_AR，用户可以便捷地对信号数据进行分析建模，适用于各种需要时间序列预测的应用场景。 我最近编写了一个名为estimate_AR.m的MATLAB代码，用于估计AR模型的参数及阶数。该代码使用L-D算法解Y-W方程法，并包含相关注释。对于学习随机信号处理的同学来说应该会有帮助。:) 希望这段重写后的文字符合您的要求！
     
  • MATLAB中的AR模型参数谱估计
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用自回归(AR)模型进行参数谱估计的方法和技术，探讨了其应用与实现。 在MATLAB中进行AR模型参数的谱估计时，可以通过建立Yule-Walker方程，并利用Levinson-Durbin递推法求解该方程来实现。本次实验将通过调用MATLAB现有的函数完成相关操作。
     
  • 基于MATLAB的黑箱模型代码-MATSuMoTo: MATLAB代理模型工具箱
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    MATSuMoTO是用于处理复杂优化问题的MATLAB工具箱，采用黑箱模型方法，为科研和工程领域提供高效的解决方案。 关于黑箱模型的Matlab代码，在这里可以讨论如何编写和实现这类模型的相关技术细节及方法。如果有兴趣了解具体的例子或示例代码，可以通过搜索相关文献和技术文章获取更多信息。
     
  • KCV方法Matlab代码-MLC_toolbox：适用于多标签分类的MATLAB/Octave库
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    MLC_toolbox是一款基于MATLAB/Octave开发的工具箱，专为实现和应用KCV（k-fold cross validation）方法于多标签分类问题设计，提供了一系列算法和支持函数。 MLC_toolbox 是一个用于多标签分类的 MATLAB/OCTAVE 库，当前包含以下功能： - 基于聚类的方法：CBMLC, HOMER, CLMLCSLEEC（注意CLMLCSLEEC的具体含义未明确） - 基于集合的方法：ECC, RAkEL, RAkEL-d, fRAkEL, TREMLC, MLCEnsemble, COCOA - 特征空间降维 (FSDR)： - 非监督方法包括 PCA、NMF、LPP 和 NPE。 - 受 FSDR 监督的方法有 MLSI、MDDM、RFS、OPLS、MHSL、FScore、MLJMI、MLMIM、MLMRMR、SVP、CCA 和 MLDA。 - 标签空间降维 (LSDR)：CSSP, PLST, CPLST, FaIE, BMaD, LEML - 处理方法包括 CC，Meta-LabelCC，PS 以及 triClass - 基于多标签分类的分类器： - 确认可用的方法有 BR、LP、MLKNN（带随机下采样/上采样的BR），Top-k 和 FastXML。 - 尚未确认有效性的方法包括 BPMLL，CLR 和 rankSVM - 基础分类器：LIBLINEAR, LIBSVM, rigde回归和 k-NN。
     
  • 在MATLAB中使用Gompertz模型和逻辑回归进行微生物生长参数计算的GrowthFitting代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的GrowthFitting工具箱，用于利用Gompertz模型和逻辑回归分析微生物生长数据，精确估算生长参数。 Matlab中的Gompertz代码用于实现Gompertz模型的计算。此模型常被应用于描述生物生长、经济学等领域中的现象。要编写此类代码，首先需要定义函数形式以及参数，并根据具体需求调整初始条件和其他变量值。 以下是简化的示例： ```matlab function y = gompertz(t, A, b, c) % Gompertz 函数用于模拟增长过程。 % % 输入: % t - 时间向量或标量 % A - 极限大小（最终稳定时的值） % b - 形状参数，影响曲线形态 % c - 延迟时间因子，控制达到一定比例极限所需的时间 y = exp(-exp((c-t)/b)) * A; end ``` 为了使用上述函数进行模拟或分析，请确保正确设置`A`, `b`, 和 `c` 的值，并根据实际情况设定时间向量`t`。可以通过调整这些参数来观察不同条件下Gompertz模型的表现。 此外，还可以通过绘制结果图以直观地理解该模型的行为特征： ```matlab t = linspace(0, 10, 50); % 时间范围从0到10 A = 2; b = 1; c = 4; y = arrayfun(@(x) gompertz(x,A,b,c), t); plot(t,y); xlabel(时间); ylabel(Gompertz函数值); title(示例 Gompertz 曲线); grid on; ``` 以上为一个基础版本，实际应用中可能需要根据具体问题进行更多定制化设置。