该MATLAB源代码包包含SIR模型。-ITADN社区

SIR模型的Matlab源码

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本资源提供了一套用于模拟和分析传染病传播过程的SIR（易感-感染-移除）模型的MATLAB代码。该代码适用于研究不同参数设置下疫情的发展趋势，支持用户自定义人口规模、传染率及恢复率等关键变量，便于进行流行病学的教学与科研工作。传染病模型是一种常用的传播模型，本资源提供了SIR模型的Matlab实现。

SIR模型的MATLAB源码.rar

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本资源包含SIR（易感-感染-移除）流行病学模型的MATLAB实现代码。该模型用于研究传染病在人群中的传播动力学，并提供相应的模拟和分析工具，适用于学术研究与教学演示。传染病模型是传播过程中常用的一种模型。这里提供的是SIR模型的Matlab实现版本。

R语言SIR模型代码

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这段代码实现了经典的传染病传播模型——SIR（易感-感染-恢复）模型，并基于R编程语言进行模拟和分析。适用于流行病学研究与教学。 SIR传染病传播模型的代码实现比较简单，使用的编程语言是R语言。

该文件夹包含SST变换的Matlab代码

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本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。

包含无症状感染者在内的SIR模型及其应用

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本文探讨了将无症状感染者纳入标准SIR（易感-感染-移除）传染病模型中的方法，并分析其在疫情预测和防控策略制定中的应用价值。 2019年12月在湖北武汉爆发了一种新型冠状病毒所致的肺炎（COVID-19）。至今已确认有超过7万例COVID-19感染者，波及除南极洲外的6大洲、30多个国家和地区。

SIR传染模型的Matlab实现-SIR_simulation：网络中SIR模型的仿真

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SIR_simulation项目使用Matlab实现了经典的SIR传染病模型，用于模拟和分析网络环境下疾病的传播过程及其动态特性。 SIR传染模型的Matlab代码实现了基于网络结构的易感感染恢复（SIR）模型模拟。该代码接受任意网络形式的邻接矩阵，并执行SIR传染过程的仿真，用户可以设定初始节点、传播速率以及康复率等参数。这是一个代理基础的模拟程序，允许观察系统在每个时间步上的变化情况。主文件为sir_simulation.m，需配合使用辅助函数sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m进行运行，并提供了一个示例文件example.m来演示如何加载测试网络test_network.txt并执行仿真过程。

Sigma-Delta ADC MATLAB 模型包含实例与说明，内含多种MATLAB代码及Simulink模型

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本资源提供详尽的Sigma-Delta ADC MATLAB模拟，包括实例分析和详细解释，并附有丰富的MATLAB代码及Simulink模型。 Sigma-Delta ADC MATLAB模型包含实例与详细说明，并整合了多种MATLAB代码及Simulink模型。其中包括一个3rd阶、3位-9级、10MHz频率的400MSPS连续时间Sigma-Delta调制器（CTSD Modulator）Matlab Simulink Model。该资源适用于模拟IC设计和ADC建模，提供了关于ADC动态FFT及静态特性INL、DNL仿真的教程，并涵盖了动态与静态参数分析。具体文件包括： 1. CTSDM_3rd3b20osr400M.mdl 2. CTSDM_3rd3b20osr400M_GoRun.m 3. CTSDM_3rd3b20osr400M_GoFFT.m 4. SDM_Dynamic_GoTest.m 5. CTSDM_3rd3b20osr400M_Calculat 这些内容可以方便初学者快速入门。请注意，部分地方可能不够严谨，但整体上能够帮助理解Sigma-Delta ADC的工作原理和仿真方法。

reof.rar，包含Matlab代码

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reof.rar文件包含了用于执行旋转经验正交函数(ReOF)分析的Matlab代码，适用于气候变化、海洋学等领域中数据集的降维与特征提取。旋转经验正交函数（REOF）分解的MATLAB算法已经调试完毕，输入数据即可得到分区结果。

three.js与objLoader.js源码包，包含示例3D模型测试

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本资源提供three.js及objLoader.js的源码包，并附带多个示例3D模型用于演示和测试。适合开发者学习与实践3D网页应用开发。 HTML加载3D建模可以使用three.js结合OBJLoader.js来实现。下面是一个简单的组合使用的示例代码： 1. 首先确保引入了Three.js库以及OBJLoader插件。 2. 创建一个场景、相机和渲染器，并将它们添加到页面中。 3. 使用`new THREE.OBJLoader()`创建一个新的加载器实例，然后使用该实例从服务器或本地文件系统加载.obj格式的模型数据。 4. 加载完成后，可以对模型进行旋转、缩放等操作。这样的组合能够帮助开发者在网页上展示高质量的三维图形。

简化SIR模型的Python代码-基本版

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本简介提供了一个简化的SIR（易感、感染、移除）流行病模型的基本Python实现。此代码适用于初学者学习传染病动力学的基础模拟方法。基本SIR模型该项目包含一个基础的SIR模型，并带有绘图功能。运行模型： ```python import model m = model.SIR() m.run() m.plot() ``` 更改模型参数：在创建`model.SIR`类的新实例时，必须指定特定的参数。例如，可以如下修改从易感状态到感染状态的基本速率（beta）： ```python import model m = model.SIR(rateSI=0.05) ``` 可变参数包括： - `eons`: 模型的时间点数，默认为1000。 - `Susceptible`: 时间起点时的易感个体数量，初始值默认为950。 - `Infected`：时间起点处已感染的人口数量，默认为50。 - `Recovered`：时间起点时具有抗性的个体数目，默认设置为0。 - `rateSI`（从S到I的基本速率beta），默认设定为0.05； - `rateIR`: 从感染状态转至恢复或免疫状态的速率gamma，其初始值未在给定信息中提及。

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该MATLAB源代码包包含SIR模型。

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