D'Agostino-Pearson

Matlab开发-D'Agostino-Pearson检验，用于评估数据向量的正态性。

在统计学和数据分析领域，Pearson相关系数是衡量两个变量线性相关程度的重要指标。它由卡尔·皮尔逊在19世纪末提出，并广泛应用于各种研究和分析中。Python作为强大的数据科学语言，提供了多种库来进行Pearson相关系数的计算，如NumPy、Pandas和SciPy等。将详细介绍如何在Python中实现Pearson相关系数的计算方法，包括计算公式和使用示例。通过计算两个变量的协方差和标准差，Pearson相关系数可以反映它们之间的线性关系程度，取值范围从-1到1。

关于 D3 的中文指南

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

随着气候变化的影响，水文领域对于洪水及其不同重现期的Log-Pearson3分布分析变得尤为重要。

Matlab语音小波去创建代码D-VDAMP & SUREMap。这个存储库包含与2021年ICASSP论文“D-VDAMP：压缩MRI的基于降噪的近似消息传递”以及“Suremap：预测基于CNN的图像重建中的不确定性”相关的代码，使用Stein的无偏风险估计。请注意，此代码与用于生成结果的论文实现略有不同。依赖关系：该代码已经过Python 3.8.5版测试，安装了numpy、matplotlib、Pillow、PyWavelets、torchvision、tensorboard、h5py、statsmodel、bm3d和torch_dct等软件包。为了确保与我们的测试代码版本匹配，建议创建一个新的虚拟环境。

使用VARARGIN中的绘图格式选项，QUIVERMD(AX, V, VARARGIN)在坐标区对象AX内绘制矩阵V中列向量与矩阵X中列向量坐标的点。例如，假设x = linspace(0, 10, 20); y = linspace(0, 10, 20); [X, Y] = meshgrid(x, y); x = [X(:), Y(:)].'; v = [sin(x(1, :)); cos(x(2, :) ) ]; quivermd(gca, x, v)。有关详细信息，请输入“help quivermd”。

桁架是由直连结构元素组成的三角系统。该程序利用矩阵位移法分析所有自由度的2D/3D桁架，应对各种集中节点载荷（F_x，F_y，F_z），并输出支撑反力、节点位移、轴向力、单元应力和应变至MATLAB。程序包含MATLAB文件和Excel输入文件，操作简单易用。详细使用说明请参阅相关文档。该工具是IIT焦特布尔有限元方法（FEM）课程的一部分。