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

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。

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）。

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。

连续点落在中心线同一侧的检测逻辑，挺适合做 SPC 自动化的。像你要判断过程是否有偏移，用这个规则就挺方便。只要连续 7 个点都在中心线上下同一边，就可以初步判断系统在飘了。 规则逻辑直白，不用复杂算法，判断方式写个函数就搞定。配合Matlab、Python甚至Excel都能实现，关键是思路清晰。你要是做工厂质量监控，或者图表监控稳定性，这个技巧还是蛮实用的。 另外我顺手翻了几个资源，像这篇SPC 过程统计的关键注意点，讲了不少实战要点；还有通过描点可见现在 R 图可判稳这篇，对 R 图稳定性判断也蛮细。 如果你想搞点数据可视化的活，可以看看KML 中心线转网格 Matlab 代码详解，那里面

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。

自由滚动轮胎的侧偏特性模拟，最麻烦的其实就是建模过程太啰嗦。但这个基于Simulink的仿真模型就挺方便，结构清晰，参数设置也直观，跑起来也不卡。 模型里对轮胎的侧偏刚度和滑移角的响应关系模拟得还不错，适合用来测试控制策略或者跑个动态场景。你要是平时搞车辆动力学建模，这个东西能省你不少时间。 嗯，而且它跟一些高级模型兼容也蛮好，比如七自由度模型、14 自由度车辆模型，甚至能搭配PAC 魔术轮胎那套搞精细仿真。 你可以配合这几个资源一起用：七自由度模型与魔术轮胎、14 自由度车辆动力学模型、PAC 魔术轮胎指南。资源都比较全，调试起来方便得多。 要提醒一句：模型本身偏基础，适合教学和原型开发。如