广义S变换

广义S变换MATLAB程序 以下是广义S变换的MATLAB程序示例，可以直接运行： function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq) % signal: 输入信号 % time: 时间向量 % freq: 频率向量 % 计算广义S变换 S_transform = zeros(length(time), length(freq)); for i = 1:length(freq) % 定义变换核函数 kernel = exp(-2*p

Matlab开发：逆S变换技术。探索逆S变换在数字信号处理中的应用。

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

s变换的Matlab代码示例，展示了如何实现非平稳Gabor变换（NSGT）在Python中的应用。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

如果你在研究广义逆矩阵，那这篇关于Moore-Penrose广义逆的白皮书挺有用的。它从矩阵的酉相抵标准形入手，给出了一个简洁的证明，你理解广义逆的存在性。实际上，矩阵A的广义逆可以满足一些特殊的条件，比如AXA = A、XAX = X等，挺好理解的。白皮书内容也涵盖了关于矩阵奇异值的部分，如果你是做矩阵运算的开发者或者学者，这篇资料应该蛮适合你参考的。还不错的是，文中对A+的存在性做了详细，帮你更好地把握广义逆的应用场景，尤其是在一些计算机视觉、数据等领域。，假如你也想了解更多关于矩阵相关的其他资源，可以看看相关的链接哦！

这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。 如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴