MATLAB开发TSTAT3计算单侧或双侧t概率和统计量

用户手册 融合方法：镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定，可旋转和缩放乳房模型

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(

MATLAB开发：单侧非稳定涡的实现方法。该代码描述了用于模拟机翼二维非定常气动的单侧涡，不包含用于显示减速带滚动的具体代码。

2017年春季，阿尔伯塔大学计算机科学系的博士伯纳德·拉诺斯（Bernard Llanos）与Y.-H博士合作，开发了一种通过光谱重建实现去马赛克和色差校正的Matlab回归分析计算t统计量代码。该代码功能包括图像配准、色彩空间转换、光谱信息重采样以及批量图像处理和输出，用于校正横向色差，并可在RGB或光谱图像上执行扭曲，以优化图像质量。

已知X服从自由度为30的t分布，用R语言计算：1) P(X>1.96)2) P(X≤a)=0.01并与标准正态分布的计算结果进行比较。

该文章专注于计算未配对或配对样本的学生t检验。此文档适用于样本大小相等或不相等的情况，以及配对或未配对的样本。在未配对样本检验时，使用Fisher-Snedecor F检验来评估方差的等性。如果方差不相等，则执行Satterthwaite的近似t检验。语法包括TESTT(X1, X2, TST, ALPHA, TAIL)，其中X1和X2是数据向量（必填），TST是未配对（0）或配对（1）测试类型（默认为0），ALPHA是显著性水平（默认为0.05），TAIL是单侧检验（1）或双侧检验（2）（默认为1）。

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

基于图像识别的飞机侧倾角估算方法 该方法利用图像分类技术估算飞机相对于地平线的侧倾角。其核心原理是将图像分为天空和地面两部分，并通过分析二者分界线（即地平线）来确定飞机的姿态。 算法流程： 图像分类: 训练SVM分类器：使用包含天空和地面图像的数据集，提取颜色和纹理特征进行训练。 对输入图像进行分类：将图像像素分为代表天空的白色像素和代表地面的黑色像素。 地平线检测: 在分类后的二值图像中，提取分隔黑白像素的地平线。 侧倾角计算: 通过拟合地平线的多项式曲线，计算飞机相对于地平线的侧倾角。拟合优度可用于评估计算结果的准确性。 示例代码: 提供的MATLAB代码示例演示了如何训练SVM分类器并使用该方法估算飞机侧倾角。 注意事项: 该方法的准确性受图像质量和分类器性能的影响。 复杂背景或光照条件可能导致分类错误，进而影响侧倾角估算结果。

GC_clean是GNU Octave（兼容Matlab）的脚本和函数集合，专为计算和研究Granger因果关系（GC）而开发。这些代码能够在普通PC上快速计算多达一千个变量的条件GC，对于已知相关性的情况下仅需10分钟。代码包括时域和频域GC的计算方法，还提供统计检验（如p值和置信区间），尽管主要用于研究目的。请注意，代码的正确性是首要考虑，尽管在违反GC基本假设的输入情况下，鲁棒性可能会受到影响。详细功能概述可以查阅相关文献。