用MATLAB绘制误差椭圆及Python MCMC软件包列表

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本文章介绍了使用MATLAB进行误差椭圆绘制的方法，并列出了用于Python编程语言中的MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的相关软件包。在Python环境中使用MCMC软件包的一个列表如下： - **abcpmc**：这是一个基于序列蒙特卡洛（SMC）技术和粒子滤波的近似贝叶斯计算（ABC）人口蒙特卡洛（PMC）实现，完全用Python编写且便于扩展。它遵循博蒙特等人在2009年的研究，并支持多处理或MPI并行化操作。此外，该软件包还可以通过k近邻(KNN)或者最优局部协方差矩阵(OLCM)插值核来进一步优化。 - **ABCpy**：这是一个用于贝叶斯不确定性量化且无需似然函数的科学库。它实现了现有的几种无似然推理方案，并进行了并行化处理，包括拒绝抽样、PMCABC（蒙特卡洛人口ABC）、SMCABC（顺序蒙特卡洛ABC）、RSMCABC（补货SMC-ABC）和APMCABC（适应性人口蒙特卡洛ABC）。此外，它还支持SABC（模拟退火贝叶斯计算）以及使用子集模拟的近似贝叶斯计算(ABCsubsim)。该库还包括了利用随机森林模型选择方案，并实现了半自动摘要统计量的选择功能。以上是基于Python的一些MCMC相关软件包简介，这些工具为解决复杂问题提供了强大的算法支持和灵活的应用场景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

用MATLAB绘制误差椭圆及Python MCMC软件包列表

优质

本文章介绍了使用MATLAB进行误差椭圆绘制的方法，并列出了用于Python编程语言中的MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的相关软件包。在Python环境中使用MCMC软件包的一个列表如下： - **abcpmc**：这是一个基于序列蒙特卡洛（SMC）技术和粒子滤波的近似贝叶斯计算（ABC）人口蒙特卡洛（PMC）实现，完全用Python编写且便于扩展。它遵循博蒙特等人在2009年的研究，并支持多处理或MPI并行化操作。此外，该软件包还可以通过k近邻(KNN)或者最优局部协方差矩阵(OLCM)插值核来进一步优化。 - **ABCpy**：这是一个用于贝叶斯不确定性量化且无需似然函数的科学库。它实现了现有的几种无似然推理方案，并进行了并行化处理，包括拒绝抽样、PMCABC（蒙特卡洛人口ABC）、SMCABC（顺序蒙特卡洛ABC）、RSMCABC（补货SMC-ABC）和APMCABC（适应性人口蒙特卡洛ABC）。此外，它还支持SABC（模拟退火贝叶斯计算）以及使用子集模拟的近似贝叶斯计算(ABCsubsim)。该库还包括了利用随机森林模型选择方案，并实现了半自动摘要统计量的选择功能。以上是基于Python的一些MCMC相关软件包简介，这些工具为解决复杂问题提供了强大的算法支持和灵活的应用场景。

Matlab绘制误差椭圆代码-Gramm:公克

优质

本资源提供基于MATLAB实现的误差椭圆绘制代码，采用Gramm绘图工具箱优化图形显示效果。适合于统计分析和数据可视化应用。为什么需要使用mmGramm？作为Matlab的数据可视化工具箱，mmGramm旨在从分组数据中快速生成高质量的图表，并且设计灵感来源于R语言中的ggplot2库。在Matlab进行复杂数据分析时，高级界面支持混合类型表格数据、统计功能以及拆分应用合并方法（如rowfun()）。然而，标准绘图函数大多为低级操作，在图形窗口创建轴并从数值数组绘制几何元素或简单统计图表。因此，要生成复杂的分组数据可视化效果，则需要遍历各组进行连续的统计计算和低级绘制调用，并处理不同颜色以区分各个组的数据。相应的代码通常冗长且难以复用，这使得探索替代图形设计变得繁琐。 mmGramm改进了Matlab绘图功能，采用高级面向对象的方式实现“图形语法”原则（类似于ggplot2），从而简化图表生成过程并提高灵活性和可重用性。

误差椭圆

优质

误差椭圆是测量平差中描述点位误差分布的一种几何表示方法，通过椭圆的形状和大小可以直观地了解观测值的精度及其在不同方向上的变化情况。二维空间协方差矩阵可视化为一个误差椭圆的MATLAB代码以及C++代码（使用了OpenCV库函数），因此运行该C++代码需要配置OpenCV环境。

error_ellipse：用MATLAB绘制误差椭圆以表示给定协方差矩阵的置信区间

优质

error_ellipse是一款利用MATLAB软件绘制误差椭圆的工具。它能够直观地展示二维平面上，由特定协方差矩阵定义的数据分布的不确定性区域或置信水平，适用于统计分析和信号处理等领域。 ERROR_ELLIPSE - 绘制误差椭圆或椭球体，并定义置信区间。 - ERROR_ELLIPSE(C22)：给定一个 2x2 协方差矩阵，绘制相关误差椭圆，在原点处显示该图形句柄。 - ERROR_ELLIPSE(C33)：根据提供的 3x3 协方差矩阵来描绘关联的误差椭球体，并在三个轴上投影。此函数返回一个包含四个图形句柄的向量，分别用于表示XY、YZ和ZX平面上的椭圆以及整个空间中的椭球体。 - ERROR_ELLIPSE(C,MU)：绘制以 MU 为中心的椭圆或椭球体，其中MU是一个与C具有相同长度（2x2 或3x3）的向量。 - ERROR_ELLIPSE(...,Property1,Value1,Name2,Value2,...): 此函数允许指定属性值，包括置信度百分比等参数。

基于MATLAB的误差椭圆绘制及缺陷检测代码：Defect_Detection_MatLab项目

优质

本项目利用MATLAB开发了用于绘制误差椭圆和进行缺陷检测的代码。通过精确计算与可视化，有效提高工业产品表面质量控制的效率和准确性。用MATLAB绘制误差椭圆的代码在自动化缺陷检测项目中的应用 ### 项目概述该项目使用MATLAB编写，并基于MATLAB R2017a版本运行。已经在macOS Sierra、Windows 7、Windows 10及Ubuntu 17.10操作系统上进行了测试，部分功能需要支持CUDA的GPU才能正常工作。 #### 文件结构项目的文件主要分为三类：函数（Function）、脚本（Script）和数据目录（Data Folder）。其中，函数可以进一步分类为解析器、筛选方法等；而脚本则包括图像增强及训练级联对象检测器等内容。为了方便调用不同的功能模块，所有相关代码均直接放置在同一文件夹内。 #### 图像存储项目中的图片素材存放在特定的子目录下，并根据用途分为正样本和负样本两类。例如，“positive”与“aug_training_positive_images”分别存放正面图像集。 ### 详细说明源码脚本：为了开始该项目，请仔细阅读所有提供的脚本，以详细了解整个工作流程及其执行步骤。这些脚本可以在MATLAB环境中逐步运行，并通过命令行窗口查看输出结果及在工作区中检查数据状态。

使用MATLAB绘制倾斜椭圆：倾斜椭圆的MATLAB绘图方法

优质

本文章介绍了如何利用MATLAB软件绘制具有特定角度的倾斜椭圆。通过数学变换和参数化方程的应用，展示了详细的编程步骤与代码示例，帮助读者掌握倾斜椭圆的生成技巧。绘制倾斜的椭圆形状可能会令人困惑或棘手。这是一个在Matlab中非常紧凑且简单的解决方案。

error_ellipse.rar_burstedd_ellipse 误差椭圆_error ellipse

优质

本资源包提供关于误差椭圆（Error Ellipse）的相关内容，包括理论介绍、应用实例和计算方法等资料。适合研究测量不确定度与数据处理领域的学者和技术人员参考使用。误差椭圆通过计算得到，并绘制出相应的椭圆曲线。这些操作基于特征值与特征向量的计算结果进行。

协方差误差椭圆分析

优质

协方差误差椭圆分析是一种用于表示二维或三维空间中点的位置不确定性分布的方法。通过几何形状直观展示测量数据的精度和方向相关性，广泛应用于地理信息系统、遥感及工程测量等领域。绘制协方差误差椭圆的方法涉及计算数据的协方差矩阵，并利用其特征值和特征向量来确定椭圆的主要轴长度及旋转角度。具体步骤包括：首先，根据给定的数据集计算均值；其次，构建协方差矩阵并求解该矩阵的特征值与对应的特征向量；然后，使用这些信息定义误差椭圆的关键参数如中心点、主半轴和副半轴以及倾斜角；最后，利用上述参数绘制出表示数据分布不确定性的二维或三维几何图形。

Matlab绘制误差椭圆代码-Carmon2019可靠性与结构协方差可比性...

优质

本资源提供基于Matlab的Carmon 2019模型误差椭圆绘制代码，适用于评估测量数据的可靠性和结构协方差比较分析。使用MATLAB绘制误差椭圆以评估人脑结构协方差网络的可靠性和可比性。这项工作基于发表在NeuroImage期刊上的论文“人脑结构协方差网络的可靠性和可比性”。代码库旨在确保分析过程透明且易于重复，但不作为其他数据集使用的软件包提供。主要函数调用位于main_figures.m文件中，这些函数可以重现研究的主要结果图形。辅助材料中的相关函数则在supplementary_figures.m文件中有详细列出，并放置于补充资料的相应目录下。为了完整展示代码依赖关系和确认信息，本库也包含了BrainConnectivityTool（）和FreeSurfer（）的相关代码。 error_ellipse.m函数的编写参考了特定教程中提供的MATLAB源码。所有必需的数据集均以MAT文件形式包含在内，以便于重现分析结果。不过，请注意这些数据并不包括原始NIFTI格式文件以及元信息变量（如年龄或性别）。若需访问原始数据和相关元数据，可咨询相应渠道。为了生成图3面板bd中的大脑表面图像，还需提供lh.aparc.annot和lh.pial等附加文件。项目由乔纳·卡蒙等人贡献完成。