该存储库提供了“数据科学的计算方法”课程的讲义和相关代码。

简介：
该存储库提供了“数据科学的计算方法”课程的教学资料以及配套的MATLAB代码。这些讲义主要参考了J.NathanKutz撰写的第13至20章内容。此外，我们对CraigGinn分享的讲义表示衷心的感谢，这些讲义极大地丰富了该资料库的内容。本课程深入探讨了探索性与客观的数据分析技术，并将其应用于物理学、工程学和生物科学等领域。课程内容涵盖了时间序列分析、频谱分析、滤波方法、主成分分析、正交模式分解以及图像处理和压缩等统计方法及其在计算领域的具体实现。课程涵盖主题包括：第一课：傅立叶级数与傅立叶变换的基础；第二课：雷达检测与滤波；第三课：雷达检测与平均；第四课：时频分析：窗口傅立叶变换；第五课：时频分析与小波；第六课：多分辨率分析与小波基础；第七课：MATLAB中的频谱图与Gabor变换；第八课：图像的基本概念及分析；第九课：用于图像去噪的线性滤波；第十课：扩散与图像处理；第十一课：奇异值分解；第十二讲：主成分分析演示；第十三讲：主成分分析导论；第十四课：主成分分析及其正确的正交分解；第十五讲：独立成分分析与图像分离；第十六课：图像分离及MATLAB应用；第十七讲：ICA的高级讨论及认知实验（猫狗）；以及第十九课: 基于奇异值分解(SV)的方法。