随机子空间识别

这个功能执行随机子空间识别，采用模式凝聚算法，而不依赖于系统识别工具箱函数n4sid。示例文件演示如何识别受高斯白噪声激励的2DOF系统，增加了激励和响应的不确定性（同样是高斯白噪声）。函数参数包括输出响应数据的大小（输出通道数，数据数）、采样频率、Hankel矩阵的列数、Hankel矩阵的行数、模式阶数的初始截止值和最大截止值，以及模式的最小允许CMI、MAC和频率差的限制。用户可选择是否绘制图表。

面对海量空间数据，图形化和地图化探索性分析成为关键。通过可视化手段，可以揭示数据中的潜在模式、异常值等重要信息，为深入分析奠定基础。 空间统计分析则采用有别于传统统计方法的空间统计方法，用于研究空间数据的特性。

利用Y空间映射，即Y=WTX-W0 >0，其中X∈ω1，可用于模式识别。附带Matlab代码，方便实现。

这里提供了多种人脸识别算法的详尽程序，尤其适合进行子空间特征提取研究。

Scot McNeill于2013年开发了Hankel矩阵(BMDHM)工具箱，用于从环境随机数据执行模态识别。首先，在6dof_rand_hm文件夹中运行示例bmid_6dof_rand.m以进行6 DOF模拟。如果需要进行模拟数据文件的加载，则需要控制系统工具箱。任何使用BMDHM方法或此工具箱中其他工具发表的作品，均需引用以下参考文献：McNeill, S.，“一种结合盲源分离和状态空间的模态识别算法实现”，信号与信息处理杂志4(2)，173-185，2013年。特别感谢Alle-Jan van der Veen提供的wsf_AB代码。

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

这些模型适用于NDoF系统的时域离散动态响应。空间模型直接从恢复力和位移中识别刚度和阻尼矩阵，可用于监测伪动态测试响应中的阻尼变化。详细内容请参阅论文：“Monitoring Damping in Pseudo-Dynamic Tests” （http://dx.doi.org/10.1080/13632469.2010.544373）。

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.p

随机分配算法的Matlab代码展示了随机性如何成为效率的关键来源。控制部分的随机化是自然策略的基本概念，通过付出小的可靠性代价显著提高效率。快速随机算法比慢速确定性算法更为可靠。LSH算法基于随机比特采样，在汉明距离中查找k个近邻，无需评估实际汉明距离值。Matlab编码技巧向量化，使用随机性算法。rbslsh在C++中的实现，优化了内存使用。仅在输入数据被修改时才透明地分配数据的临时副本。进行性能分析以提高数值计算性能。