MATLAB开发-陈氏相关壁温计算-ITADN社区

MATLAB开发-陈氏相关壁温计算

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本项目为基于MATLAB平台开发的一套计算工具，专注于采用陈氏方法进行壁温分析与预测。该工具适用于工程热物理领域的研究人员及工程师使用，以提高计算效率和准确性。基于1963年Chen关联的过冷沸腾管壁温度计算的MATLAB开发。

距离计算的相关性- MATLAB开发

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本项目专注于使用MATLAB进行距离相关的算法研究与实现，涵盖多种距离度量方法及其应用，适用于数据挖掘、机器学习等领域。此函数用于计算两个样本 x 和 y 之间的距离相关性，在 x 和 y 具有较弱的线性关系但较强的非线性关系的情况下特别有用。例如，假设 x = -10:10；y = x.^2，则 corr(x, y) 大约为零。然而，x 和 y 的距离相关性接近 0.5。需要注意的是：只有当且仅当 x 和 y 在统计上独立时，它们之间的距离相关性才会是零。作者：沉柳日期：2013年1月18日参考文献：维基百科上的“Distance correlation”条目

Spearman等级相关系数的计算 - matlab开发

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本资源提供使用Matlab计算Spearman等级相关的函数及示例代码，适用于分析两个变量间的非参数关联强度。它根据两个或更多数据集计算Spearman等级相关系数，并进行相关的t检验和p值计算。该代码基于《Numerical Recipes》一书中的示例改编。例如： ``` x = [1 2 3 3 3]; y = [1 2 2 4 3; rand(1,5)]; [r,t,p] = spear(x,y) r = 0.8250 -0.6000 t = 2.5285 -1.2990 p = 0.0855 0.2848 ```

自相关函数(ACF): 计算并绘制成序列的相关图 - MATLAB开发

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本项目使用MATLAB计算和绘制时间序列数据的自相关函数（ACF），帮助分析数据的时间依赖性。计算给定系列的自相关函数（ACF）。通过滞后p返回自相关向量，并生成自相关的条形图，包括用于测试拒绝区域带，在白噪声假设下每个自相关等于0的情况。示例：>> myacf = acf(y,12) 无需使用任何工具箱。

MATLAB开发-华氏一期LSTM MATLAB

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本项目运用MATLAB平台进行开发，专注于华氏一期项目的LSTM算法实现与优化。通过深度学习技术提升数据预测精度。标题中的“matlab开发-huashiyiqikeLSTMMATLAB”表明这是一个使用MATLAB编程语言进行长期短期记忆网络（LSTM）开发的项目。LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理和图像序列等。描述中的“lstm_matlab旨在简洁、说明性和仅供研究之用”表明这个项目的目的是创建一个易于理解和使用的MATLAB LSTM实现，主要面向教学和科研。它可能包含清晰的代码结构、注释以及示例，帮助用户了解LSTM的工作原理，并能将其应用到自己的项目中。在MATLAB中开发LSTM涉及以下几个关键知识点： 1. **MATLAB神经网络工具箱**：该工具箱支持各种类型的神经网络模型，包括LSTM。利用这个工具箱，开发者可以方便地构建、训练和测试LSTM网络。 2. **序列数据预处理**：在应用LSTM之前需要对输入的序列数据进行标准化、填充缺失值等操作，以便于后续的学习过程。 3. **LSTM网络结构**：LSTM包含四个门控单元（输入门、遗忘门、细胞状态和输出门），这些组件共同作用以控制信息流并防止梯度消失或爆炸问题。通过这种方式，LSTM能够记忆长期依赖关系。 4. **模型构建**：在MATLAB中可以通过`nnseq2seq`函数或者自定义网络结构来搭建LSTM模型，包括设置单元数量、层数及前向传播规则等参数。 5. **训练过程**：使用如`trainNetwork`这样的训练函数，并设定损失函数、优化器和学习率策略等参数以对LSTM进行有效训练。 6. **评估与验证**：通过交叉验证方法，观察模型的性能指标以及预测结果来检验其有效性。 7. **应用案例**：可能的应用实例包括股票市场预测、语音识别及文本情感分析等领域，展示了LSTM在MATLAB中的实际应用场景。 8. **代码结构和注释**：一个优秀的教学项目应该具有良好的组织性和详细的文档说明，帮助初学者理解各个部分的功能。 9. **版本控制**：“huashiyiqike-LSTM-MATLAB-4969467”这个名称可能代表项目的特定版本或标识符，表明该项目经历了多次迭代和改进。综上所述，此MATLAB LSTM项目为学习者提供了一个实践平台，使他们能够深入理解LSTM的工作机制，并提升在MATLAB环境中构建与训练深度学习模型的能力。对于希望将LSTM应用到科研或工程中的用户来说，这是一个非常有价值的资源。

计算月相的MATLAB脚本 - matlab开发

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这段简介可以这样编写：“计算月相的MATLAB脚本”是一款用于在MATLAB环境中计算和显示特定日期月亮相位的程序。此脚本帮助用户根据天文算法准确预测月球的阴晴圆缺，适用于天文学爱好者及科研人员进行相关研究与教学演示。在 MATLAB 开发环境中计算月相是一项有趣且实用的任务，在天文学、航海、农业以及文化活动等领域都有广泛应用。MATLAB 提供强大的数值计算和数据分析能力，使得编写这样的脚本变得相对简单。下面我们将深入探讨如何利用 MATLAB 来计算月相。月相是根据月亮围绕地球的运动及其与太阳的相对位置来确定的。主要有新月、上弦月、满月和下弦月这四个主要阶段，每个阶段之间大约间隔7天半。此外还有一些次要的月相，如峨眉月和残月等。在 MATLAB 脚本中，通常会用到以下概念和技术： 1. **天文数据**：计算月相需要精确的天文学数据，包括月亮轨道参数、太阳位置等信息。这些数据可以通过天文算法或者外部库获取。 2. **日期与时间处理**：MATLAB 中的 `datetime` 类型可以方便地处理日期和时间。我们需要将结果转换为日历日期及 UTC 时间。 3. **根括号法（Bracketing Methods）**：为了找到特定月相的确切日期和时间，需要求解方程的根。MATLAB 提供了多种方法来完成这一任务，如二分搜索法（Bisection Method），这属于根括号法的一种，适用于连续函数。 4. **根查找算法**：除了二分搜索法外还可以使用牛顿-拉弗森方法和 secant 法等。这些算法能更快地收敛到解，但可能需要知道函数的一阶或二阶导数信息。 5. **迭代过程**：计算月相通常涉及一个迭代过程，通过不断逼近目标值来确定准确的日期和时间。 6. **自定义函数**：编写描述月相变化数学模型的自定义函数。例如，可以通过计算月亮、地球与太阳之间的角度关系来确定月相。在 `moon_phases.zip` 压缩包中可能包含以下内容： - 一个或多个 `.m` 文件，实现月相计算。 - 可能存在的数据文件提供天文数据或其他辅助信息。 - 测试脚本或函数验证和展示计算结果。具体到实现步骤，脚本可能会包括如下部分： 1. **导入数据**：如果使用外部数据源，则脚本会导入所需的数据。 2. **定义月相函数**：创建一个输入日期时间输出对应月相信息的函数。 3. **设定初始范围**：确定包含目标月相的日期和时间范围。 4. **应用根查找算法**：利用根括号法或其他方法找到满足条件的具体时间和日期。 5. **输出结果**：将计算出的结果以易读格式打印或保存至文件。 MATLAB 脚本通过数学模型结合天文数据，能够准确地计算月相。对于感兴趣于天文学和编程的人来说，这是一个很好的实践项目。

估计自相关函数(ACF) - MATLAB开发

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本项目提供了一个MATLAB工具箱，用于计算和分析时间序列数据中的自相关函数（ACF），帮助用户理解数据的时间依赖性。给定信号向量“y”，计算自相关函数（ACF）的估计值。该过程从延迟1开始针对“p”个延迟进行操作，并不包括第零延迟（因为无论信号如何，其始终为1）。此方法适用于实数或复数类型的信号向量。

Hypervolume 计算：用于计算 hypervolume 及相关项目的脚本 - MATLAB 开发

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Hypervolume计算是一款专门用于计算多目标优化问题中hypervolume指标及其相关统计量的MATLAB工具包，为研究和工程应用提供高效的解决方案。首次尝试获取用于计算超体积和超体积贡献的公开 MATLAB 代码。该实现可用于二维和三维空间，并且对于四维及以上维度虽然效率不高，但依然能够得到正确结果。欢迎各位对此进行贡献。此外，在 RODEOlib sourceforge 项目中也可以找到并使用维护此代码。

Dist_Corr: 计算两个向量的“距离相关性”- MATLAB开发

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Dist_Corr是一款用于计算两个向量间距离相关性的MATLAB工具。此工具为分析变量间的非线性依赖关系提供了独特视角，适用于数据科学与统计学领域研究。计算两个向量之间的“距离相关性”。

MATLAB开发-互相关分析

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本课程聚焦于利用MATLAB进行信号处理中的互相关分析。学员将学习如何计算和解释两个信号间的相似性，并掌握在工程与科学应用中互相关的实际操作技巧。此代码用于在MATLAB环境中查找两个离散序列的互相关。

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MATLAB开发-陈氏相关壁温计算

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