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FRM.rar_含matlab例程_matlab_

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简介：
本资源包包含金融风险管理（FRM）相关资料及MATLAB编程实例，适用于学习和研究金融市场中的风险评估与管理模型。 频率响应屏蔽技术（FRM，Frequency Response Masking）用于实现窄带滤波器。

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  • FRM.rar_含matlab例程_matlab_
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    本资源包包含金融风险管理（FRM）相关资料及MATLAB编程实例，适用于学习和研究金融市场中的风险评估与管理模型。 频率响应屏蔽技术（FRM，Frequency Response Masking）用于实现窄带滤波器。
  • Probabilistic Matrix Factorization.zip (MATLAB 例程)_matlab_
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    本资源提供了用于执行概率矩阵分解的MATLAB代码，适用于推荐系统等领域，通过降维和预测缺失值来分析大规模数据集。 MATLAB 实现的概率矩阵分解可用于社交网络推荐系统。该方法将评分矩阵分解为两个低维的用户和商品特征矩阵。在代码中的load位置需要添加自己试验所需的数据集。
  • BEM.zip_MATLAB例程_MATLAB_
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    这段资料提供了一个名为BEM的MATLAB代码包，包含了执行边界元法（Boundary Element Method）模拟所需的各种MATLAB例程。适合科研和工程应用。 叶素动量理论可以用来计算功率、转矩以及风能利用系数与叶尖速比、扭角和弦长之间的关系。
  • ppb.rar_MATLAB例程_MATLAB_
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    这段资源“ppb.rar”包含了多个MATLAB编程实例，旨在帮助用户掌握和应用MATLAB进行科学计算、数据分析及可视化。适合初学者和进阶学习者使用。 This MATLAB software implements the denoising algorithm known as Probabilistic Patch-Based filter for images damaged by multiplicative Nakagami-Rayleigh noise. This implementation is based on the work presented in Iterative Weighted Maximum Likelihood Denoising with Probabilistic Patch-Based Weights by F. Tupin, December 2009. The software also corresponds to the NL-SAR filter described in A non-local approach for SAR and interferometric SAR denoising, authored by Florence Tupin and Loïc Denis. This software is free and intended for use only in nonprofit contexts.
  • signalsetSNR.rar_MATLAB例程_MATLAB_
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    signalsetSNR.rar 是一个包含MATLAB代码和示例数据集的资源包，用于研究信号处理中的信噪比（SNR）影响。适用于通信系统性能分析与改善。 研究了在不同信噪比条件下，利用信息论准则和盖氏圆准则来估计信号源数目正确率的情况。
  • raytrace.rar_MATLAB例程_MATLAB_
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    本资源包包含使用MATLAB进行光线追踪的示例代码，适用于学习和研究计算机图形学中的光线跟踪技术。 用于多层介质的射线追踪可以得到射线路径及走时。
  • compact2D.rar_Matlab例程_Matlab_
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    compact2D.rar 是一个包含Matlab例程的资源包，适用于二维数据分析和可视化。该包提供了一系列高效工具，帮助用户简化复杂数据处理任务。 一个关于compact2D的FDTD程序。
  • OSCAXO_CFAR.zip_Matlab例程_Matlab_
    优质
    该资源包包含一系列用于Matlab环境下的CFAR（恒虚警率）检测算法实现代码，适用于雷达信号处理和目标检测领域的研究与教学。 在信号处理领域，恒虚警（Constant False Alarm Rate, CFAR）检测是一种常见的技术，在噪声背景下识别潜在目标的应用非常广泛。这里提到的OSCAXO_CFAR.zip是一个MATLAB实现的压缩包，包含了两种CFAR算法示例代码：OSCAGO CFAR和OSCASO CFAR。这两种方法是对经典Cell Averaging (CA) CFAR及Ordered Statistics (OS) CFAR算法改进后的版本，旨在提升检测性能并降低虚警率。 1. **Cell Averaging (CA) CFAR**： CA CFAR是最早期的CFAR检测器之一，通过计算目标周围一定数量相邻小区平均功率来估计背景噪声水平。该过程通常会避开可能包含目标的小区以准确估算背景噪音。MATLAB中的`OSCAGO_CFAR.m`可能是这种算法的一个优化版本，在非高斯噪声环境下表现更佳。 2. **Ordered Statistics (OS) CFAR**： OS CFAR利用样本有序统计特性，选取排序后的一段样本作为背景噪声估计值。这种方法对异常值或非高斯分布的噪音具有良好的鲁棒性。`OSCASO_CFAR.m`可能是增强版的OS CFAR算法，结合了CA的优点，在复杂环境下提升检测性能。 3. **OSCAGO CFAR**： OSCAGO可能代表Ordered Statistics with Cell Averaging for Gaussian and Non-Gaussian Operations，即该算法同时处理高斯和非高斯噪声。实际应用中，噪音往往不符合理想状态的分布特性，因此这种改进能够更准确地估计背景噪声水平，并提高目标检测准确性。 4. **OSCASO CFAR**： OSCASO可能代表Ordered Statistics with Cell Averaging for Selective Operations，意味着这是一种根据环境条件选择性使用CA和OS策略的方法。这使得算法能够在不同环境下自动调整优化性能表现。 5. **MATLAB实现**： 这两个`.m`文件是用于实现这些CFAR算法的MATLAB脚本。由于其强大的数学计算及数据可视化功能，MATLAB非常适合信号处理与算法开发工作。用户可以通过运行这些脚本来理解算法原理，并根据需求进行修改和优化。 在实际应用中，这些CFAR算法常被用在雷达信号处理领域，特别是在空中交通管制、海洋监测和气象预报等场景下。通过理解和实现这些算法，工程师可以更好地识别并分离出信号中的目标信息，减少由噪声引起的误报现象。