Advertisement

广义RAS、矩阵平衡与更新、双比例法：基于广义RAS方法的矩阵平衡和更新-MATLAB实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了基于广义RAS方法进行矩阵平衡及更新的技术，并通过MATLAB实现了该过程，其中包括了双比例法的应用。 目的：使用广义RAS（GRAS）方法估计一个新矩阵X，该矩阵的行和列总数是外生给定的，并且尽可能接近原始矩阵 X0。要了解如何使用 GRAS 函数，请在 MATLAB 编辑器中打开保存有 gras.m 文件的目录并输入命令 `help gras`。关于GRAS 方法的所有细节可以在 Temurshoev, U.、Miller RE 和 MC Bouwmeester (2013) 的论文《关于 GRAS 方法的注释》（发表于经济系统研究，第 25 卷: 第 3 期，页码为 361-367）中找到。如果您使用该程序并以工作/讨论论文、期刊文章等形式发布结果，请引用上述文献。（其网络附录包含当前代码）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 广义RAS、矩阵平衡与更新、双比例法：基于广义RAS方法的矩阵平衡和更新-MATLAB实现
    优质
    本文介绍了基于广义RAS方法进行矩阵平衡及更新的技术，并通过MATLAB实现了该过程，其中包括了双比例法的应用。 目的：使用广义RAS（GRAS）方法估计一个新矩阵X，该矩阵的行和列总数是外生给定的，并且尽可能接近原始矩阵 X0。要了解如何使用 GRAS 函数，请在 MATLAB 编辑器中打开保存有 gras.m 文件的目录并输入命令 `help gras`。关于GRAS 方法的所有细节可以在 Temurshoev, U.、Miller RE 和 MC Bouwmeester (2013) 的论文《关于 GRAS 方法的注释》（发表于经济系统研究，第 25 卷: 第 3 期，页码为 361-367）中找到。如果您使用该程序并以工作/讨论论文、期刊文章等形式发布结果，请引用上述文献。（其网络附录包含当前代码）。
     
  • C++中广义逆矩阵的实现
    优质
    本文探讨了在C++编程语言环境中实现广义逆矩阵的方法和技术。通过理论分析与代码示例相结合的方式，详细介绍了多种类型的广义逆矩阵及其应用价值，为数学和工程领域提供了一种有效的计算工具。 广义逆矩阵的C++实现包括求逆矩阵和转置等内容。
     
  • RAS算法_MATLAB中的RAS算法_RAS_已知矩阵的行_投入产出分析MATLAB_基于投入产出的RAS算法
    优质
    本资源介绍了一种用于调整投入产出表的RAS算法在MATLAB环境下的实现方法，特别适用于已知矩阵的行和列信息的情况。该算法广泛应用于经济研究领域中以保持数据的一致性与完整性。 用于解决投入产出问题的RAS算法可以根据已知矩阵的行和与列和求出矩阵的具体值。
     
  • filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫滤波器_耦合矩阵
    优质
    filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫滤波器_耦合矩阵是一个包含源代码和文档的压缩文件，用于设计基于广义切比雪夫函数的滤波器，并通过耦合矩阵优化其性能。 在数字信号处理领域，滤波器设计是一项至关重要的任务。本段落将深入探讨一种特殊类型的滤波器——广义切比雪夫滤波器（Generalized Chebyshev Filter），并介绍由j.carmon编写的MATLAB代码实现。“filtersythesis.zip”包含了实现广义切比雪夫滤波器综合的源代码“filtersythesis.m”。 首先，我们来理解什么是广义切比雪夫滤波器。传统的切比雪夫滤波器分为I型和II型，以其在频率域内的特性而著名：具有交替的幅度响应，并且通带或阻带内有较高的渐近增益。广义切比雪夫滤波器则是对这些传统类型的扩展，它允许用户根据特定的应用需求调整更多的参数设置。例如，在设计过程中可以调节过渡带宽度、选择不同的频率响应形状等。 j.carmon的“filtersythesis.m”代码实现主要包括以下方面： 1. **类型选择**：提供了多种广义切比雪夫滤波器的选择，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。 2. **参数设定**：用户可以设置滤波器的阶数、截止频率以及增益等关键特性。这些参数直接影响到最终设计出的滤波器性能。 3. **耦合矩阵方法**：该代码采用耦合矩阵法进行优化，考虑多个频段之间的相互影响以达到最优的设计效果。 4. **响应计算与展示**：通过MATLAB内置函数如`freqs`等来生成频率响应曲线，并直观地显示滤波器的特性和性能指标。 5. **系数生成**：为数字滤波器（IIR或FIR）提供必要的实现参数，便于后续开发和应用。 6. **性能评估与优化**：通过比较理论设计与实际构建后的差异来检验并改善设计方案的有效性。 7. **可扩展架构**：代码结构清晰且模块化程度高，易于进一步修改以适应各种其他类型的滤波器需求。 利用“filtersythesis.zip”中的源文件，“filtersythesis.m”，读者能够学习到如何在MATLAB环境中设计和实现广义切比雪夫滤波器。这对于理解并应用这种先进的信号处理技术具有重要的实践价值，尤其对于从事通信系统、音频处理等领域的工程师和技术人员来说更为重要。 总的来说，广义切比雪夫滤波器是数字信号处理中的一个重要工具；而j.carmon的MATLAB实现则为学习和使用这一工具提供了一个非常实用的平台。通过深入研究与实践该代码，我们能够更好地理解并掌握滤波器设计的核心原理，并进一步提升在相关领域的专业技能水平。
     
  • 利用MATLAB实现RAS法的投入产出表更新算法
    优质
    本文介绍了基于MATLAB编程环境下的RAS法在经济投入产出表中的应用与实现，详细阐述了如何使用该方法进行数据调整和预测分析。通过优化迭代计算过程，有效提升了模型精度和实用性，为经济学研究提供了有力工具。 在经济分析领域，投入产出表（Input-Output Table, IO表）是描述一个国家或地区各部门间产品和服务交换关系的重要统计工具。RAS法（Ratio Adjusted Squares，比例调整平方法），作为一种求解直接消耗系数的方法，在修订和预测投入产出表时尤为常用。在MATLAB环境下应用RAS法能够显著提升计算效率并确保结果的准确性。 RAS法的基本步骤包括： 1. 数据准备：需要获取基年的投入产出表数据作为基础，这些表格通常包含部门间的中间消费、最终需求等信息。 2. 初步估计：对于目标年份的数据进行初步估算，并得到直接消耗系数的初始值。这一步骤可能基于已有的部分数据通过比例扩展法完成。 3. 比例调整：这是RAS方法的核心，涉及计算各部门间的消费比率并应用于初步估测结果以确保与基线年的数据保持一致。 4. 迭代优化：为了达到准确的结果，通常需要进行多次迭代。每次迭代都会更新直接消耗系数直到满足预定的收敛条件或达到了最大迭代次数。 5. 结果验证：最终需检查生成的数据集是否合理和稳定，并确认各部门总消费等于其产出。 在MATLAB中实现这些步骤时涉及到读取Excel数据、矩阵运算等操作，利用该软件强大的计算能力使得RAS算法得以简化且高效执行。通过这一过程可以快速获取目标年份的直接消耗系数，进而支持经济结构变化分析、经济增长预测及政策影响评估等工作。
     
  • 用C/C++语言实现矩阵的广义逆计算
    优质
    本项目使用C/C++编程语言开发，旨在高效地实现和研究矩阵的广义逆运算算法。通过优化代码结构与性能，为科学计算领域提供强有力的工具支持。 求任意矩阵的广义逆源代码。使用C语言实现。
     
  • Z矩阵、Y矩阵、A矩阵、S矩阵和T矩阵的定义、推导与转换公式
    优质
    本文探讨了Z矩阵、Y矩阵、A矩阵、S矩阵及T矩阵的核心概念，并详细阐述了它们之间的推导过程和转换公式，为深入理解这些数学工具提供了理论支持。 ### 微波网络中的参数矩阵定义、推导及其转换 #### 一、Z 矩阵（阻抗矩阵） 在微波工程领域中，二端口网络是非常重要的组成部分。为了方便分析与计算，引入了不同的参数矩阵来描述这些网络的行为。首先介绍的是**Z 矩阵**。 **定义：** Z 矩阵用于描述端口电压和电流之间的关系。对于一个二端口网络，假设其两个端口的电压分别为 \(U_1\) 和 \(U_2\)，对应的电流分别为 \(I_1\) 和 \(I_2\) ，则可以定义 Z 矩阵如下： \[ \begin{align*} U_1 &= Z_{11} I_1 + Z_{12} I_2 \\ U_2 &= Z_{21} I_1 + Z_{22} I_2 \end{align*} \] 或者用矩阵形式表示为： \[ \begin{bmatrix} U_1 \\ U_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Z_{11} & Z_{12} \\ Z_{21} & Z_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} I_1 \\ I_2 \end{bmatrix} \] **特殊性质：** - **对于互易网络**: \(Z_{12}=Z_{21}\) - **对于对称网络**: \(Z_{11} = Z_{22}\) - **对于无耗网络**: 每个元素都可以表示为纯虚数，即 \(Z_{ij} = jX_{ij}\)，其中 \(X_{ij}\) 为实数。 **归一化阻抗矩阵：** 为了进一步简化计算，通常会定义归一化的电压和电流以及相应的归一化阻抗矩阵。设归一化电压和电流分别为 \(u\) 和 \(i\) ，则它们与未归一化的电压和电流之间的关系为： \[ \begin{align*} u &= \frac{U}{Z_0} \\ i &= \frac{I}{Z_0} \end{align*} \] 其中，\(Z_0\) 为参考阻抗。由此可以得到归一化的 Z 矩阵为： \[ \begin{bmatrix} u_1 \\ u_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} z_{11} & z_{12} \\ z_{21} & z_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} i_1 \\ i_2 \end{bmatrix} \] 这里的 \(z_{ij}\) 是归一化后的阻抗矩阵元素。 #### 二、Y 矩阵（导纳矩阵） **定义：** Y 矩阵是用来描述端口电流和电压之间关系的。对于一个二端口网络，Y 矩阵可以定义为： \[ \begin{align*} I_1 &= Y_{11} U_1 + Y_{12} U_2 \\ I_2 &= Y_{21} U_1 + Y_{22} U_2 \end{align*} \] 或者用矩阵形式表示为： \[ \begin{bmatrix} I_1 \\ I_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Y_{11} & Y_{12} \\ Y_{21} & Y_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} U_1 \\ U_2 \end{bmatrix} \] **特殊性质：** - **对于互易网络**: \(Y_{12}=Y_{21}\) - **对于对称网络**: \(Y_{11} = Y_{22}\) - **对于无耗网络**: 每个元素都是纯虚数，即 \(Y_{ij} = jB_{ij}\)，其中 \(B_{ij}\) 为实数。 **归一化导纳矩阵：** 同样地，可以定义归一化的电压和电流，并据此定义归一化的导纳矩阵。设归一化电压和电流分别为 \(u\) 和 \(i\) ，则有： \[ \begin{align*} u &= \frac{U}{Z_0} \\ i &= \frac{I}{Z_0} \end{align*} \] 归一化的 Y 矩阵为： \[ \begin{bmatrix} i_1 \\ i_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} y_{11} & y
     
  • 新版广义测量平差
    优质
    《新版广义测量平差》是一本系统阐述现代测量数据处理理论与方法的专业著作，重点介绍了广义测量平差的基本原理及其在各类测量任务中的应用。 《广义测量平差（新版）》由武汉大学测绘出版社出版发行，并对第二版进行了大幅精修，遵循少而精的原则精选内容。文档为扫描版本，清晰度较高，不影响打印使用。
     
  • 广义切比雪夫滤波器耦合矩阵的抽取.pdf
    优质
    本文探讨了如何从复杂电路中提取广义切比雪夫滤波器的耦合矩阵的方法，为深入分析与设计高性能滤波网络提供了理论基础。 广义切比雪夫滤波器耦合矩阵的提取.pdf 文档介绍了如何从广义切比雪夫滤波器中提取耦合矩阵的方法和技术细节。
     
  • 实现类中的矩阵加减法定义
    优质
    本文介绍了如何在面向对象编程中定义和实现矩阵加减法的操作，通过类的设计来封装矩阵运算的功能。 编写C++程序以实现以下功能： 1. 使用类来表示矩阵，并定义一个包含如下属性的矩阵类：行数（lines）与列数（rows），以及用于存储矩阵元素的动态数组指针。 2. 矩阵类的方法应包括： - 构造函数，接收矩阵大小作为参数，分配内存给存放矩阵数据的数组。 - 析构函数，在对象销毁时释放为矩阵数据分配的空间。 - 拷贝构造函数，用于创建新对象并复制现有对象的数据至新的动态数组中。 - 输入功能：从标准输入读取用户提供的矩阵元素值。 - 输出功能：将矩阵以格式化的方式输出到屏幕（标准输出）上显示给用户。 - 矩阵加法操作的实现，要求两个参与相加运算的矩阵大小一致，并且结果存储在一个新的矩阵类对象中。 - 类似的，也需为减法提供一个方法来处理两个同样大小的矩阵之间的差值计算。 3. 定义三个名为A1、A2和A3的矩阵实例变量。 4. 初始化上述定义的第一个及第二个矩阵（即A1与A2）。 5. 计算并展示结果：分别进行加法操作得到新的矩阵(A3 = A1 + A2)以及减法运算的结果(A3 = A1 - A2)，然后输出这些计算后的值到控制台。 6. 使用new关键字动态地创建三个以上的矩阵类实例，即pA1、pA2和pA3。 7. 对新创建的两个对象（pA1与pA2）进行初始化操作，并执行加法及减法运算以获得第三个变量(pA3)的结果值并输出之。 8. 在完成所有所需的操作之后释放这三个动态分配的对象所占用的空间。