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MATLAB中的维纳过程生成代码-SDEINT: Ito或Stratonovich SDE的数值积分

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简介：
本项目提供基于MATLAB实现的维纳过程生成代码及Ito或Stratonovich随机微分方程（SDE）的数值解法，适用于金融建模和科学计算。 Matlab生成维纳过程的代码可以使用`sdeintIto`或`StratonovichSDE`进行数值积分。概述：sdeint是一组用于整合伊藤（Ito）和斯特劳森科维奇（Stratonovich）随机常微分方程（SODE）的数值算法，具有简单的接口，并且可以像scipy.integrate.odeint或MATLAB中的ode45一样使用。 尽管已经有一些软件包提供了Euler-Maruyama和Milstein等方法，但我认为有必要开发一个新的包装器。这是因为自1992年以来进行了许多改进的研究工作，但至今没有找到任何开源的参考实现来应用这些新方法。因此，我计划逐步添加一些经过优化的方法，并在此基础上继续发展。 这是Python中的原型代码，主要用于演示功能而非追求速度。如果需要提高性能，在后期可以使用C语言重写循环部分以加快计算速度。 警告：这是一个早期预发行版本，请等待1.0正式版发布后再进行测试和反馈错误报告。 函数： - `itoint(f, G, y0, tspan)` 用于伊藤方程 dy=f(y,t)dt+G(y,t)dW - 对于斯特劳森科维奇方程，使用相应的函数实现dy的数值积分

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  • MATLAB中的维纳过程生成代码-SDEINT: Ito或Stratonovich SDE的数值积分
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    本项目提供基于MATLAB实现的维纳过程生成代码及Ito或Stratonovich随机微分方程（SDE）的数值解法，适用于金融建模和科学计算。 Matlab生成维纳过程的代码可以使用`sdeintIto`或`StratonovichSDE`进行数值积分。概述：sdeint是一组用于整合伊藤（Ito）和斯特劳森科维奇（Stratonovich）随机常微分方程（SODE）的数值算法，具有简单的接口，并且可以像scipy.integrate.odeint或MATLAB中的ode45一样使用。 尽管已经有一些软件包提供了Euler-Maruyama和Milstein等方法，但我认为有必要开发一个新的包装器。这是因为自1992年以来进行了许多改进的研究工作，但至今没有找到任何开源的参考实现来应用这些新方法。因此，我计划逐步添加一些经过优化的方法，并在此基础上继续发展。 这是Python中的原型代码，主要用于演示功能而非追求速度。如果需要提高性能，在后期可以使用C语言重写循环部分以加快计算速度。 警告：这是一个早期预发行版本，请等待1.0正式版发布后再进行测试和反馈错误报告。 函数： - `itoint(f, G, y0, tspan)` 用于伊藤方程 dy=f(y,t)dt+G(y,t)dW - 对于斯特劳森科维奇方程，使用相应的函数实现dy的数值积分
     
  • MATLAB生成维纳过程代码-课程
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    本课程详细讲解如何使用MATLAB编写代码来模拟维纳过程（Wiener process），适合对随机过程和金融建模感兴趣的初学者和进阶学习者。 介绍 这里有许多优秀的大学课程隐藏在互联网的各个角落。 该清单旨在揭示那些提供高质量材料的优秀在线课程，包括作业、演讲笔记、阅读材料以及考试资源。 目录 传奇 - 讲座视频 - 演讲笔记 - 作业实验 - 阅读 课程 系统篇 加州大学伯克利分校计算机架构（机器结构）方面的好主意 斯坦福大学计算机组织与系统 CS107是斯坦福大学入门编程课程中的第三门课程。该课程从C语言编程一直到微处理器，旨在揭开机器的神秘面纱。 全面了解计算机系统的运作方式后，您将成为一名更有效的程序员，在处理调试、性能、可移植性和鲁棒性方面将更加得心应手。 斯坦福大学操作系统 本课程介绍现代操作系统的基本功能。该课程分为三个主要部分：并发问题解决；内存管理；以及文件系统。 麻省理工学院的计算结构 这门课介绍了数字系统的架构，特别强调各种技术共有的基本原理。它涵盖了多层次实施策略、新原语定义（如门、指令和过程）、潜在并发性分析、性能指标优先约束以及流水线和多重处理等主题。
     
  • Matlab中的维纳过程生成代码-Brownian_motion: 布朗运动模拟器
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的布朗运动（又称维纳过程）模拟工具。通过随机漫步原理，该程序能够生成并可视化连续时间随机过程，为金融建模、物理研究等领域提供了便捷的仿真平台。 在MATLAB中生成维纳过程的代码可以通过使用内置函数randn来实现随机漫步特性，并通过累积求和得到连续的时间序列数据点，模拟布朗运动或其它随机现象。 以下是简单的步骤： 1. 定义时间步长 \(\Delta t\)。 2. 产生标准正态分布的随机数数组，大小为所需的时间步长数量。 3. 使用cumsum函数对产生的随机数进行累积求和操作以得到维纳过程路径。 示例代码如下： ```matlab % 定义参数 T = 1; % 总时间长度 N = 1000; % 时间步骤的总数，决定分辨率 dt = T / N; % 每一步的时间间隔 % 生成维纳过程路径 W = sqrt(dt) * cumsum(randn(1, N)); t = linspace(0, T, N+1); % 时间向量 ``` 这段代码可以作为基础，进一步根据具体需求进行调整或扩展。
     
  • MATLAB中的中值/维纳/均值去噪代码
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    本简介提供了一个关于在MATLAB环境下实现图像去噪技术的简要说明，具体包括了如何使用中值滤波、维纳滤波和均值滤波来减少不同类型噪声的影响。这些方法都是基于信号处理与图像处理中的经典算法，适用于初学者学习掌握基本概念和技术细节，并应用于实际问题解决。 我编写了用于去噪的中值/维纳/均值滤波代码，专门使用MATLAB实现。
     
  • Matlab中的数值积分代码
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    本篇文章讲解了如何在MATLAB中编写用于执行数值积分的代码。涵盖了基本概念及几种常见的方法与应用示例。 本段落介绍了MATLAB函数及其应用：复化梯形公式、复化Simpson公式、复化四阶Newton-Cotes公式、Romberg积分法以及Gauss-Legendre积分、Gauss-Chebyshev积分、Gauss-Laguerre积分和Gauss-Hermite积分。此外，还包括了用于生成上述四个正交多项式的函数。
     
  • MATLAB中的数值积分代码
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    本段落介绍如何在MATLAB中编写用于执行数值积分的代码。包括常用函数如quad和integral的应用示例及参数设置技巧。 在MATLAB函数中包括了复化梯形公式、复化Simpson公式、复化四阶Newton-Cotes公式、Romberg积分法以及Gauss-Legendre积分、Gauss-Chebyshev积分、Gauss-Laguerre积分和Gauss-Hermite积分。此外，还有用于生成上述四个正交多项式的函数。
     
  • MATLAB中的数值积分代码
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    本段落介绍如何使用MATLAB编写和执行数值积分代码，涵盖基本函数如quad、integral的使用方法及高级技巧。 本段落介绍了MATLAB中的几种数值积分方法及其对应的正交多项式生成函数：复化梯形公式、复化Simpson公式、复化四阶Newton-Cotes公式、Romberg积分法，以及Gauss-Legendre积分、Gauss-Chebyshev积分、Gauss-Laguerre积分和Gauss-Hermite积分。
     
  • MATLAB生成维纳过程代码-去噪滤波: 概率与随机过程中的应用（ShanmugaRamanNathan教授...）
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    本资源提供基于MATLAB实现的维纳过程生成及去噪滤波代码，适用于概率论与随机过程课程教学和研究。由ShanmugaRamanNathan教授指导开发。 在本存储库中，我尝试实现一种维纳滤波器的变体。 使用方法如下：运行main.m文件以启动程序。 主要代码包括wiener_filter.m和Sxx_train.m这两个脚本，前者包含主过滤器算法，后者用于估计原始图像的功率谱密度（PSD）。 结果将保存在./result/目录下。如果你想要查看之前实验的结果，请浏览./saved_results/。 维纳滤波器的主要目标是重建已与特定误差函数h(t)卷积过的图像，并且该过程还加入了高斯白噪声。通过使用这种滤波器，可以最小化去噪后的重构图像和原始图像之间的均方根误差（MSE）。 在计算用于“解模糊”的卷积核时，需要知道原始图像的功率谱密度S_xx。然而直接获取这一值是不可能实现的，因为原始图像本身并不已知。 为了解决这个问题，在实际应用中通常采用这样的经验方法：所有自然界的图片其PSD都具有相似性。 因此，我们可以通过使用另一个未受损图像的数据来估计所需的PSD值。 在本程序中，我计算了10个尺寸接近的图象的PSD，并将这些结果平均化以作为维纳滤波器处理时所用到的输入。
     
  • MATLAB中生成维纳过程的代码 - NEURAL_py_EEG_feature_set: 在Python中使用NEURAL_py进行新生儿EEG特征集...
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    这段内容介绍了一个基于MATLAB和Python的项目。首先，在MATLAB中，该项目提供了生成维纳过程的代码示例；其次，在Python环境下，则利用了名为NEURAL_py的工具包来进行新生儿脑电图(EEG)数据的特征提取工作。这些资源为研究随机信号处理及神经科学计算的学生与研究人员提供有价值的参考材料。 NEURAL_py是Python中的一个新生儿EEG功能集版本的代码库，它复制了MATLAB版的功能集。该代码用于从多通道EEG记录中生成一组定量特征，包括幅度测量、频谱分析以及基本连接性测量（仅限于半球范围内）。此外，在处理早产婴儿脑电图数据时（假设胎龄小于32周），此程序可以从突发注释中提取特定的特征，如最大突发间隔。进行此类分析所需的爆发注释需要使用另一个独立包。 有关详细的方法信息，请参阅以下文献： - JMO Toole和GB Boylan(2017). NEURAL: 使用MATLAB的新生儿EEG定量特征集. ArXive-prints, arXiv:1704.05694 - JMO Toole和GB Boylan(2017). NEURAL: 使用MATLAB的新生儿EEG定量特征集. ArXive-prints, arXiv:1704.05694