随机振动

此软件工具用于可视化梁柱的振动模式和形状（仅考虑中性轴）。用户只需输入材料类型和梁的几何尺寸即可。

基于LabVIEW的振动信号分析任务包括：软件可生成正弦信号、三角信号、方波信号、噪声信号及其组合；可选择测试参数；支持低通和带通滤波及参数调节；对滤波后的信号进行时域统计、幅值分析、相关性分析和频谱分析；同时支持登陆和报表打印。

一个示例调用是 >> vibratingString(2)。该程序展示了闭合弦的不同振动模式，这些模式在弦理论中代表不同的粒子，如电子、中子、光子或引力子。程序灵感源自《String Theory and M-Theory - A Modern Introduction》中的插图，详细说明了使用的变量。

这本书详细介绍了如何在Matlab中处理振动信号的方法和技巧。

这是一个MATLAB程序资源，用于研究功能梯度碳纳米管增强的圆柱壳振动特性，主要目的是计算其固有频率。

振动是指电动工具中机器和组件的往复或振动运动。在工业系统中，振动可能是问题的迹象或驱动力，也可能与日常操作相关。例如，磨光机和震动的玻璃杯都涉及振动特性。内燃机和工具的使用不可避免地产生振动。若任其发展，振动可能导致损坏或加速恶化。振动的原因多种多样，包括不平衡、偏心、磨损和松动。利用ESP32和NCD的无线振动分析和ThingSpeak上的温度数据，可以有效减少这些潜在损害。这种物联网远程传感器系统不需外接电源，能全面监测机器的振动和温度状况，并将数据安全传输至ThingSpeak云端，实时诊断设备健康状态。特别适用于工业设备如发动机、风扇、泵和压缩机的振动和温度监测。

《MATLAB在振动信号处理中的应用》经典教程，值得一读。

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的划分变量。这一步骤增强了树之间的差异性，进一步提升了模型的预测准确度。而且，每棵树都会生长至最大规模而不进行剪枝，保持了树的复杂性和信息量。预测时，随机森林算法使用多数投票法进行分类（即，每棵树对类别的投票数决定最终类别），或者使用平均值进行回归（即，各树预测值的平均数为最终预测值）。这种投票或平均的方法允许随机森林算法具有很高的准确性和稳定性。然而，随机森林算法在处理大规模数据集时，面临着性能挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了不同的解决方案。例如，Apache Mahout通过将数据分割成小块并在每个小块上构建决策树来减轻内存压力，但这样可能会导致生成的模型较弱且有偏。Apache Spark的PLANET实现则利用Spark的内存管理能力，可以将数据缓存在内存中，有效加快处理过程，并提升模型性能。文章中提到的基于Apache Hadoop的实现，则需要其他技术来辅助提升性能和处理大规模数据集。为了适应大数据和不平衡数据等问题，文章还介绍了如何在map-reduce框架下构建随机森林模型。这种方法不仅生成预测结果，还提供了一套评估和诊断方案，能够根据不同的需求提供洞察力、交互性和改进的整体用户体验。在算法的实现过程中，定义了一系列符号表示不同的变量，例如目标变量、预测变量、样本权重等。这些符号有助于简化算法描述，并确保整个文档的一致性。此外，随机森林算法的工作流程分为多个阶段，通过一系列map-reduce任务来构建决策树。每个决策树是在自己的自助样本集上生长的，并且每棵树都独立构建，不依赖于其他树的结构和结果，这使得算法非常适合分布式处理。在数据预处理方面，随机森林算法

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]