动态模型

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。

运动可视化SimMechanics支持MATLAB自定义图像处理窗口，以透视图显示机器运动。刚体可以用椭圆体或坐标中的封闭曲面表示。利用这些方式演示单摆模型的可视化，仿真前后展示单摆的动态过程。

MATLAB Guide模块提供了一种动态仿真SIR模型的方法，用户可以通过调整各种参数来观察不同情况下的仿真结果，从而更清楚地理解和展示SIR模型的特性。

描述了用于SimMechanics模型的条形仪表和千分表，用于显示Simulink信号。用户可以定义信号的满量程和滤波带宽，并调整量规的比例以适应模型。还提供了示例，展示了它们在静态位置和对象附加中的应用。

动态规划是一种优化技术，广泛应用于解决最优化问题，如寻找最小成本路径或最大化收益。在计算机科学和数学中，动态规划通常用于解决多阶段决策问题，通过将大问题分解为相互关联的小问题来求解。MATLAB作为强大的数值计算软件，非常适合实现动态规划算法。在MATLAB中实现动态规划的一般步骤包括：定义状态空间、状态转移规则、决策变量、目标函数和边界条件，建立递推关系，最后使用编程实现并调整模型以解决具体问题。

介绍了一种利用高斯背景提取和运动检测的方法，实现在视频中对动态目标的精准跟踪。附带详细的Matlab程序和相关视频文件，为实现视频监控和分析提供了实用的工具。

本存储库包含了研究文章“使用动态半参数因子模型进行的收益曲线建模与预测”中使用的MATLAB代码，作者为HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），发表于CRC 649讨论文件，2012-48期。该研究利用动态半参数因子模型（DSFM）分析了欧元引入后的欧洲主权债务危机期间希腊、意大利、葡萄牙和西班牙四个南欧国家的月利率。与动态Nelson-Siegel模型相比，研究发现DSFM技术能更好地捕捉每个债券市场收益率曲线的结构，尤其是斜率方面的变化。面板数据分析显示，需要三个非参数因子来解释95%的收益率变动，估计的因子负荷表现出较高的持久性。

系统分析：动态模型对象在不同状态下接受事件触发，并确定响应时机。每个类的动态行为、状态变化及其触发的事件通过状态转换图展示，这些图基于事件共享和相互关联。

首先分析了分布式任务计划的组成要素，并针对规划问题进行了建模，提出了一个平台定价模型。随后设计了一个分布式协作框架，用于实现任务计划的动态调整。该框架包括内部模块和外部模块：内部模块通过Ｎ－ｂｅｓｔ算法和反馈策略完成决策实体内部的二次分配；外部模块则用于决策实体间的协作，特别是在任务精度低于期望值时的调整。最后，通过仿真实验证明了该模型的有效性，并讨论了其在不同情况下的适用性。

dFCwalk是一个MATLAB工具箱，用于分析从大脑活动时间序列估计的功能连接 (dFC) 的动态变化。它将dFC描述为功能网络空间中的复杂随机游走，将dFC重新配置视为结合了“流动性”和“协调性”的平滑过程。 与其他方法不同，dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征： dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布，用于速度或缩放分析。 元连接(MC)分析: 识别功能链接组，其波动随时间变化，并定义了真正的dFC模块，这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织（区别于传统的FC模块和集线器）。对每个dFC模块进行dFC速度分析。 dFCwalk主要应用于fMRI静息状态数据，但也可扩展到其他类型的神经活动时间序列，例如局部场电位、EEG、MEG和fNIRS。