Matlab代码选择63和64系列轴承

这个软件包包含用于计算受小白噪声干扰的Lorenz'63准势的Matlab和C源代码。其中，C源代码olim3D4Lorenz63.c实现了3D有序线积分方法，向量场为洛伦兹向量场，无需输入即可生成输出文件，包括准势值和参数信息。Matlab代码用于可视化和分析随机Lorenz'63模型。详细使用说明请参见PDF文件README_Lorenz63.pdf。

轴承MATLAB代码PHM工具箱是我在中国杭州AIMS开发的本科生项目，帮助机械故障诊断领域的新手学习Prognotics and Health Management（PHM）。该软件由MATLAB开发，专为研究目的设计。此外，软件使用NASA提供的轴承振动信号数据集。

尤达尼斯·科托波洛斯，IEEE 会员，利安德罗斯·塔西乌拉斯，IEEE 高级会员

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境中使用建议的特征选择方法。 引用： 如果使用此代码，请引用以下论文： Sechidis, K., & Brown, G. (2018). Simple strategies for semi-supervised feature selection. Machine Learning, 107, 1277–1298.

DMC动态选择模型是由Michael Wilson维护的Matlab代码仓库分支。请参阅下面的注释以获取作者信息、用法和项目历史记录。此分支包括来自Andrew Heathcote编写的R函数和相关教程，还涵盖了Brandon Turner、Scott Brown编写的DE-MCMC代码以及Dora贡献的停止信号材料。DMC的主要目的是支持研究人员使用贝叶斯方法拟合传统的动态选择模型，简化复杂的计算过程并提供实用的功能。

在Matlab开发中，通过粒子过滤器实现多目标轴承的在线跟踪。演示展示了粒子滤波技术在BO跟踪中的应用。

此MATLAB代码对比了OFDM系统在传统实现和使用选择性映射技术降低PAPR的两种情况下的性能。改进的OFDM系统采用选择性映射技术设计，以降低传统OFDM系统的PAPR。通过BER和CCDF图比较了改进后的OFDM系统和传统的OFDM系统的性能。

MATLAB排序代码选择性搜索的英文全称Python完整实现。我详细阅读了相关论文和作者的MATLAB实现。与其他实现相比，我的方法真实地展示了原始论文的思想。此外，该方法逻辑清晰，注释丰富，非常适合教学目的，帮助新手理解选择性搜索的基本原理和练习代码的阅读能力。安装建议：可以通过以下方式安装最新版本：$ pip install selective-search或者从GitHub获取最新版本：$ git clone https://github.com/ChenjieXu/selective_search.git $ cd selective_search $ python setup.py install或通过conda安装：conda install -c chenjiexu selective_search。

作为计算数学专业的科研工作者和学生，编程是至关重要的。如何快速编写高效的数值实验程序，并能反复使用，是我们关心的核心问题。将系统介绍如何基于Python的科学计算模块，利用向量化和面向对象的编程技术，快速编写有限元、有限差分、有限体积、虚单元等常见数值方法程序。对比Matlab、C++和Python，我选择Python作为主要编程语言，因为它支持面向对象编程，是一种高效的解释性语言，能极大提升编程效率，节约时间。