拟合代码

ME3255 计算力学 (2017 年春季) 课程简介: 本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制，并将这些方法应用于解决各种物理问题。 学习目标: 学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。 学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。 学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。 学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。 课程安排: 时间：上午 9:30-10:45 地点：Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212 授课教师: Ryan C. Cooper 教授 办公时间：Engineering II 315 室，周一 2:30-4:30pm，周四 11am-1pm 助教: 张培玉（研究生） 办公时间：周五 9:00-11:00am，Engineering II 会议室 315 课程信息: 先修课程：CE 3110，MATH 2410Q 教材：Chapra, Steven，《面向工程师和科学家的 MATLAB 应用数值方法》

涵盖多种曲线插值与拟合算法的代码实现，可应用于数据分析、信号处理、图形学等领域。

Matlab曲面拟合是一种基于最小二乘法的高效方法，用于处理复杂数据集。

Matlab曲率拟合代码LM包装是一款用于拟合线性正向/反向模型和CCA的Matlab例程。此软件包需要Matlab R2019b或更高版本，并已在R2019b和R2020a/b上进行了测试。它实现了脊正则化线性模型，可选择使用不同的L2罚分，例如曲率。该实现提高计算和存储效率，尤其适用于高采样率和大型模型的拟合，或者需要更快通用交叉验证模型的情况。代码包含高级的包装器功能，使用户能够轻松指定输入数据并学习如何使用。快速开始安装，只需将functions文件夹添加到路径中。

在MATLAB中使用拟合代码IF_toolbox，详细介绍了如何拟合具有峰值触发电流eta和移动阈值gamma的随机IF模型。文章揭示了三种皮质神经元类型的提取和分类过程，并比较了它们的不同适应机制。此外，作者Skander Mensi、Richard Naud等人在神经生理学杂志2011年的研究中使用了类似的方法，通过fit_IF()脚本演示了模型的实施过程。拟合过程验证该方法在参数估计上的性能。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

MATLAB工具Geomech IITR专为标准井解释和地质力学建模设计。其简单的GUI平台支持测井分析电缆日志数据的加载和可视化，包括综合日志建模器用于创建任何综合日志数据。工具还能够通过多个日志解释岩性，并提供高级可视化功能，如创建交叉图和直方图。此外，还包括曲线拟合工具，支持线性、指数和幂律拟合，以及标准测井解释工具，内置多种模型用于页岩体积计算、密度计算和岩性模型创建。综合数据建模器根据不同岩性和井段创建测井数据模型，高级合成测井数据模型器支持各种方程式。此外，还包括地质力学工具，如弹性参数和泊松比建模，以及UCS和摩擦角建模器，用于不同岩性中的参数计算。工具还提供内置的Kong隙压力估算器，支持比率法和伊顿法等不同方法。

Hartoyo等人（2020年）使用Matlab实现了一种方法，用于将神经人群模型拟合到EEG谱图中。阿尔法阻滞是人类脑电图信号的显著特征之一，其在视觉、听觉、触觉或认知刺激下会减弱。研究表明，通过对82位受试者的EEG光谱进行分析，发现睁眼状态下阿尔法节律的降低。作者通过简化的生理机制解释了这种现象，强调了抑制性皮层人群的强直传入信号对阿尔法阻滞变化的主导作用。研究结果揭示了这种参数调节如何跨不同主题展示出差异，且这种差异随阿尔法节律降低而增加，而其他参数变化微弱。

该Matlab代码用于将强化学习模型拟合到选择数据。主要功能包括： example.m：提供了一个简单的学习用例，展示了如何在标准增量规则强化学习模型中使用该代码。 rlfit.m：接受一个用于计算动作值的函数句柄、选择和结果历史记录以及模型参数约束，进行模型拟合并返回对数似然、动作值和拟合参数。 multmin.m：使用多个随机起点进行模型拟合，以找到最佳参数。 LL_softmax.m：处理softmax选择函数的对数似然计算，并包含一些渐近展开式，以避免在极端情况下出现NaN。 Q_model.m：实现了一个具有单个参数（学习率）的标准增量规则强化学习模型。 用户需要提供一个函数，该函数根据一组参数、选择历史记录和结果历史记录来计算每个选择的动作值。该代码支持多种结果类型，并使用softmax函数进行选择。

这个存储库包含支持ISCAS 2018论文的代码，用于基于事件的传感器的FPGA光流。代码位于Matlab文件夹中，提供了用于完全精确实现平面拟合算法的脚本“full_precision_plane_fit”，以及用于仿真每个模块的“verify_vhdl_simulations”。