Stations Precipitation Analysis Across Different Locations in MATLAB

% Concatene 单元矩阵（按行或按列），无论大小如何，用 NaN 填充缺失的单元。% 该函数概括了之前的函数 K_cRows 和 K_cCols。% % c = K_cCells(b,a,'row') 或 c = K_cCells(b,a,'everyCharOrNumber') 用于按 行； % c = K_cCells(b,a,'col') 用于按 列； % A = {'a11','a12';'a21','a22'} % >> A = 'a11' 'a12' 'a21' 'a22' % >> B = {'b11','b12','b13'; 'b21','b22','b32'; 'b

此函数会将任意数量轴的caxis更改为相同。这是通过简单地将每个轴手柄的caxis更改为从所有caxis的最小值到所有caxis的最大值来实现的。

MATLAB开发 - LeadingEntryVertime的动画 随着时间的推移，这显示了关于前导条目的各种情况。通过动画，用户可以直观地理解LeadingEntryVertime在不同时间点的表现和变化。

语音识别的 Fourier 模块里，solution fourier_analysis_stein算是个挺实用的参考资源。过程干净利落，逻辑清晰，尤其适合做情感计算或人机交互这块研究的开发者。你要是研究过 MATLAB 的 FFT，应该一眼能看懂它的结构。模块还结合了情绪识别思路，对做嵌入式语音识别系统的朋友来说也蛮有启发的。

主成分（PCA）的 MATLAB 实现还挺实用的，尤其你手上有一堆维度高的数据，不知道从哪下手的时候，用 PCA 先做个降维，思路一下就清晰了。PCA 的核心思路是：把原始数据投影到几个“最重要”的方向上——这些方向就是主成分，保留信息的同时砍掉没啥用的噪声。嗯，图像、金融数据、传感器数据的时候，有用。在 MATLAB 里实现 PCA，其实步骤蛮清楚的。先用zscore标准化一下数据，避免单位差太多影响结果；用cov算协方差矩阵，eig搞定特征值和特征向量；选前几个最大特征值对应的向量，再用mul（你也可以直接点矩阵乘）把数据投影过去，搞定。想省事的话，MATLAB 自带的pca函数也挺方便，

掌握DFT函数的用法。 2. 利用 DFT进行信号检测 及 谱分析。 3. 了解 信号截取长度 对 谱分析 的影响。

Independent Component Analysis (ICA) stands as a pivotal advancement across diverse fields such as neural networks, advanced statistics, and signal processing. This resource furnishes a thorough introduction to ICA, encompassing the foundational mathematical principles, critical solutions, algorithm

该存储库包含我们题为“用于从整个幻灯片图像中提取格里森组织并分级前列腺癌的扩张式残留分层分割框架”的论文的实现。拟议框架的框图所提出的框架是使用TensorFlow 2.3.1和Keras API与Python 3.7.8开发的。此外，一些预处理步骤和结果汇编也通过MATLAB R2020a执行。下面显示了安装和运行代码的详细步骤： 安装 要运行代码库，需要以下库。虽然该框架是使用Anaconda开发的，但它应该与其他平台兼容。- TensorFlow 2.3.1- Keras 2.3.1- OpenCV 4.4.0- tqdm- Matplotlib 另外，我们还提供了一个yml文件，其中包

雷达系统分析与设计，这本书是雷达的基本入门书籍，内含MATLAB源代码，使用起来比较方便。虽然有中文翻译，但存在很多错误，建议查看英文版！