MATLAB开发单侧非稳定涡的实现方法

这是一个简单的示例，展示了如何使用matlab开发单变量牛顿拉夫森法的近似方法。

此压缩文件包含M文件，用于根据输入图像的几何属性提取英语单个字符的特征。解释了两种提取特征向量的方法，并生成了包含120个以上元素的最终特征向量。特征基于字符的基本几何形状，计算出字符中的基本线段数量，如水平、垂直和对角线。这些线段经过长度和面积归一化后用作特征。还介绍了Kong数作为另一个特征。相似的方法用于不同属性的特征提取。用于此工作的算法已编写并上传到 arXiv链接，您可以在 MathWorks File Exchange 查看特征提取示例图像。

考虑以下问题：在一系列抛硬币中，HH还是TH更有可能首先出现？一只猴子平均需要多长时间才能打出“to be or not to be”这个短语？WORDHIT解决了任何大小合理的单词列表的一般问题。例如，wordhit('HH','TH') 返回[1/4,3/4]，[P,T]=wordhit('HH','TH')，T = [0.5,2.5]，T./P 条件命中次数[2,10/3]，sum(T) 总击球时间[3]，可选符号概率值（需要符号工具箱）。[~,t]=wordhit(repmat('H',1,5),'',sym('p')) (1+p+p^2+p^3+p^4)/p^5。该算法通过确定马尔可夫链的转移矩阵来工作，其中每个状态表示与每个单词的前几个元素匹配的给定组合，吸收状态是匹配完整单词的位置，允许将命中概率和命中时间进行计算。

MATLAB开发：TSTAT3计算具有自由度“v”的单侧或双侧t概率和t统计量“tp”。此函数允许计算自由度“v”和给定概率“tp”的逆t分布（单侧t统计量），使用MATLAB内置的'betainc'函数计算t分布概率，并使用'fzero'函数计算逆函数。适用于MATLAB版本R2015b及以上。

该文章介绍了计算双重非中心Beta分布概率密度函数的鞍点近似方法。代码来源于Marc Paolella的中间概率生成，详见2007年第370页清单10.11。由于鞍点积分，归一化略高于1的近似值。推荐使用四边形标准化。使用方法如下：f = SPncbetapdf(bvec, n1, n2, theta1, theta2)，同时需要下载SPncfpdf.m。

函数文件：ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准，以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot 中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(

使用Matlab开发单级语言IAU2000基于喹诺酮类的方法，实现地心惯性（ECI）和地心固定（ECEF）坐标之间的转换。

这篇文章讨论了如何使用Matlab开发单字母密码编码器。作者包括Kamal Hajari、Ujwalla Gawande博士和Yogesh Golhar。

使用滤波器将逆变器输出的方波转换为纯正弦波的matlab开发项目。