Advertisement

GMDH分组方法是用于matlab数据处理的开发工具。

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


简介:
Matlab开发资源提供了一种名为GMDH的数据处理分组方法。该方法基于Matlab平台,致力于对数据进行结构化处理和组织,从而提升数据分析的效率和准确性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB——基GMDH
    优质
    本作品探讨了在MATLAB环境下应用GMDH算法进行高效数据分组处理的方法,旨在优化数据分析流程和提高预测模型精度。 基于Matlab的数据处理分组方法(GMDH)的结构化实现。
  • Gota:Golang框架与-Golang
    优质
    Gota是专为Golang设计的一款高效数据框架和处理工具,旨在简化数据结构操作、数据分析及统计计算过程,助力开发者提升项目性能。 Gota是Go编程语言中的一个库,用于实现DataFrames、Series以及数据处理(data wrangling)方法。该API仍在不断更新和完善之中,请用户自行承担使用风险。 在统计学与数据分析领域中,“DataFrame”通常指的是以二维表格形式呈现的数据集。在这种结构下,每一列代表一组特定的属性或特征集合,而每行则对应于不同的观测值或者记录实例。由于实际应用中的数据往往具有不完整性或其他复杂性问题,因此Gota库设计时考虑到了这些问题,并提供了相应的处理机制来支持这些需求。
  • 图像阈值:Niblack与Feng——基Matlab
    优质
    本研究探讨了在Matlab环境下针对图像阈值分割的Niblack和Feng算法的应用,旨在通过开发专用工具包提高图像处理效率与准确性。 该包包含一个名为“example.m”的文件和一张图像。这些方法可以通过运行“example.m”来测试,以便初学者使用。
  • MATLAB哨兵.rar
    优质
    本资源为MATLAB工具集,专为欧洲空间局哨兵卫星系列的数据进行预处理、分析及可视化设计。包含多种实用脚本与函数,适合遥感和地理信息学研究者使用。 用于读取和校正处理哨兵数据的MATLAB工具。
  • PIVMat 4.20:PIV后Matlab
    优质
    PIVMat 4.20是一款专为颗粒图像测速(PIV)技术设计的Matlab工具箱,提供全面的数据分析和后处理功能,助力科研人员高效解析流体动力学数据。 PIVMat 工具箱是为 MATLAB 设计的一组命令行函数集合,专门用于处理来自 PIV(粒子图像测速)、立体 PIV、DIC(数字图像相关)以及 SS 和 BOS 等技术的二维和三维矢量场数据。该工具箱支持多种文件格式,包括 DaVis (LaVision)、DynamicStudio (Dantec)、PIVlab (W. Thielicke)、OpenPIV (A. Liberzon) 以及 Insight (TSI),并且兼容 ImageJ 等软件的数据。 PIVMat 工具箱能够处理大量速度场的复杂操作,并生成高质量的矢量和标量输出。值得注意的是,该工具箱本身并不执行 PIV 计算任务,而是提供一系列功能来导入、后处理及分析从上述技术获取的矢量数据。其主要特点包括: - 从粒子图像测速(PIV)及其他相关方法如数字图像相关法(DIC)、合成纹影和背景导向纹影(SS 和 BOS)中导入矢量场。 - 支持标准的矢量场操作功能。
  • PLSMATLAB
    优质
    基于PLS的数据处理MATLAB工具包是一款专为数据分析设计的软件包,采用偏最小二乘法(PLS)进行高效的多变量数据建模与分析。该工具包提供了一系列功能强大的函数和算法,使用户能够轻松地执行复杂的数据预处理、模型构建及结果解析任务,适用于科研、工程等多个领域的专业人士。 在光谱数据分析过程中常用的几种数据处理方法包括多元线性回归、特征提取等操作,并可通过MATLAB代码实现这些功能。此外,还会提供一些模拟的光谱数据作为参考。
  • MRTSwath:Modis
    优质
    MRTSwath是一款专门设计用于处理MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星数据的专业软件工具,能够高效地进行数据裁剪、转换和投影变换等操作。 处理MODIS 1B数据的效果优于ENVI,可以实现几何校正、大气校正等功能。
  • MatlabIGES箱:IGES CAD模型-matlab
    优质
    本MATLAB工具箱提供了一系列函数用于读取和操作IGES格式的CAD模型文件。它支持便捷地导入、解析和显示复杂的几何数据,便于进行工程分析与设计。 Matlab 函数“iges2matlab”将 IGES 文件中的参数数据提取到 Matlab 中。工具箱中的其他函数可以进行绘图、转换、投影等操作。所有用户必须首先编译 C 源代码,这是通过在 Matlab 中运行命令>> makeIGESmex 来完成的,并且会编译 mex 函数。
  • MNE:Python中MEG与EEG- Python
    优质
    MNE-Python是一款强大的开源库,专为神经科学家设计,用于分析和可视化脑电图(EEG)和磁源成像(MEG)数据。它提供了广泛的预处理、统计测试及高级时空分析功能,帮助研究人员深入理解大脑活动模式。 MNE-Python是一款开源的Python软件包,用于研究、可视化及分析人类神经生理数据,如MEG、EEG、sEEG和ECoG等。它包含了一系列模块来支持各种功能需求:从数据输入/输出到预处理;再到可视化、源估计以及时频与连接性分析;最后是机器学习和统计等功能。 关于MNE-Python的详细文档可以在线查阅获取。安装该软件包的方法也很直接,可以通过相关渠道下载并安装最新稳定版本的MNE-Python。