Chaos Toolbox MATLAB for Delay Time&Embedding Dimension Calculation with Test Data

This Chaos Time Series Toolbox includes a variety of MATLAB programs for analyzing chaotic time series. The toolbox features methods for calculating delay time, embedding dimension, and various prediction techniques. The provided code is fully functional and ready to run, ensuring an effective and reliable approach to chaotic data analysis.

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

在使用Matlab拟合工具箱处理试验数据时，首先需要导入数据。可以使用以下代码示例： load('data.mat'); % 导入数据 x = data(:,1); % 自变量 y = data(:,2); % 因变量 接下来，使用fit函数来进行拟合。例如，若要拟合一个线性模型： ft = fit(x, y, 'poly1'); % 线性拟合 通过plot函数可以可视化拟合结果： plot(ft, x, y); % 绘制拟合曲线与原始数据 使用Matlab拟合工具箱的优势在于其图形界面友好，适合初学者。此外，工具箱支持多种拟合类型，如多项式拟合、指数拟合等，使得数据处理更加灵活。

6.1 Quantized Conduction Gate Resistance The conduction gate resistance Rg(ON) is selected based on the switching time tsw to achieve the desired switching performance. To calculate the gate resistance, we need to know the power supply voltage VDD (or VBS), the equivalent on-state resistance of the gate driver RDRV(ON), and the switching parameters of the device (Qg, Qgd, and Vgs(th)). The switching time is defined as the time taken to reach the platform voltage, where the total charge Qgd + Qgd is provided to the MOSFET, as shown in Figure 21.The calculation for the gate conduction resistance is as follows:[ Rg(ON) = \text{Function of } VDD, Qg, Qgd, Vgs(th), \text{and } RDRV(ON) ] ### 6.2 Output Voltage SlopeThe conduction gate resistance Rg(ON) also controls the output voltage slope dVOUT/dt. When the output voltage is nonlinear, the large output voltage slope can be approximated as:[ \frac{dVOUT}{dt} = \frac{Ig(avr)}{Cgd(off)} ]Where Cgd(off) represents the Miller capacitance (also defined as Crss in the datasheet). ### 6.3 Quantized Gate Resistance in Off-StateThe quantization of the off-state gate resistance occurs when external actions force rectification when the MOSFET's drain is in the off-state. In this case, the output node's dV/dt induces a parasitic current to flow through Cgd, towards RG(OFF) and RDRV(OFF), as shown in Figure 22.The gate threshold voltage Vgs(th) and the drain-source dV/dt are related in the following equation:[ ISINK \geq \frac{1.5 \times QG}{tSW} ]Finally, the total resistance is determined by:[ RTOTAL = Rg(ON) + RDRV(ON) + \frac{VDD}{Vgs + Ig(avr)} ] This equation links the total resistance with the gate voltage and output voltage slope, ensuring that the switching characteristics meet the specified parameters.

该代码有助于填补时间序列数据中的空白。为此，它需要一个缺少日期和时间的 DateTime 数组以及具有相应缺失值的 测量数组。它将检查日期数组中缺少的日期，并为测量数组中的相应日期填充 NaN，这将有助于获取连续的时间序列数据。

（四）两个正态总体方差检验 在进行两个正态总体方差检验时，常用的方法是F检验，其主要目的是检验两个正态总体的方差是否相等。该检验的原假设是：两个总体的方差相等，备择假设是：两个总体的方差不相等。具体步骤如下： 假设设定： H0：两个正态总体方差相等。 H1：两个正态总体方差不等。 计算F统计量：计算样本方差的比值，F = s1² / s2²，其中s1²和s2²分别为两个样本的方差。 查找临界值：根据设定的显著性水平（如0.05）和自由度，查找F分布表中的临界值。 决策规则： 如果计算得到的F值大于临界值，则拒绝原假设，认为两个总体方差不相等。 如果计算得到的F值小于临界值，则无法拒绝原假设，认为两个总体方差相等。 MATLAB实现：在MATLAB中，可以使用vartest2函数进行两个总体方差的检验，具体代码如下： [data1, data2] = deal([data1_values], [data2_values]); [h, p] = vartest2(data1, data2); 其中，h为检验结果（0表示接受原假设，1表示拒绝原假设），p为p值，反映了原假设成立的概率。

This MATLAB code imports time-series data related to riverbank and water depth coordinates in XY format, sampled every 10 minutes. The code calculates the cross-sectional area for each water depth and writes the following data to an Excel file: Date/Time, Water Depth, and the cross-sectional area for each water depth.

Periods是一个函数，其目的是找到时间序列数据的主要谐波分量。该函数获取时间序列中主要谐波分量的周期、幅度和滞后相位。它基于循环下降的周期性回归方法，包括统计显著性检验。上述功能非常易于使用，并不需要用户完全理解时间序列理论或大量输入，但足够灵活以承担更复杂的任务，例如预测。此外，根据先前的知识，可以轻松地包括或排除特定时期。González-Rodríguez, E.等人提供了有关如何使用该功能的参考资料和更详细的信息；（2015）时间序列中周期的提取和建模的计算方法。开放统计杂志，5, 604-617。http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2015.56062。Periods在MATLAB 2013a版本及后续版本上进行了测试。任何问题/意见都可以通过电子邮件发送至egonzale@cice

欧拉公式求圆周率的Matlab代码 在Matlab中，可以使用欧拉公式计算圆周率，通过迭代逼近得到精确的结果。这种方法可以帮助研究人员和开发人员了解并计算常数π的值。以下是一个简单的Matlab代码示例： % Matlab代码示例 pi_approx = 0; for k = 0:n pi_approx = pi_approx + ((-1)^k)/(2*k + 1); end pi_approx = pi_approx * 4; PFLD面部地标检测器的非正式实现 PFLD是一种实用的面部地标检测器，适用于实时面部地标检测和头部姿势估计。使用Pytorch的非官方实现可以简化其安装过程，同时适应不同版本。下面是安装步骤： $ pip3 install -r requirements.txt # 替换成您PyTorch的版本 安装OpenCV和DNN（可选） OpenCV的DNN模块和Haar级联适用于面部检测，如果仅需要使用Haar级联则可以跳过以下部分。 sudo apt update && sudo apt install -y cmake g++ wget unzip wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/archive/master.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv_contrib/archive/master.zip unzip opencv.zip 这样就可以顺利安装用于PFLD的OpenCV模块，并开始进行实时地标检测。