灵敏度分析方法

灵敏度分析假设：对于N个样本和3个特征属性F1/F2/F3，依次计算它们的均值和标准差。将(m1, m2, m3)作为输入，模型输出为M。若要评估F1的影响，输入变为(m1+δ1*10%, m2, m3)，输出为M+ΔM1。通过比较三个特征属性对输出的影响结果来分析灵敏度。

在投资决策中，了解风险与预期回报之间的关系至关重要。通过调整预期回报率目标，并观察投资组合风险（回报率方差）的变化，投资者可以做出更明智的决策。 本案例利用 MATLAB 软件对投资组合优化模型进行参数灵敏度分析。通过设置回报率目标值在 0.09 到 0.234 之间变化，步长为 0.002，我们可以绘制出风险随预期回报变化的曲线。 具体步骤如下：1. 加载模型数据，包括股票预期回报率和协方差矩阵。2. 初始化参数，例如回报率目标起始值和步长。3. 使用循环结构，逐步增加回报率目标值。4. 在每次循环中，求解投资组合优化问题，得到最优投资比例和对应的风险。5. 将结果保存，并绘制风险-回报曲线。 通过观察风险-回报曲线，投资者可以直观地了解不同预期回报率目标下的风险水平，从而选择合适的投资策略。

这是关于使用MATLAB进行NoahMP队列调度代码的灵敏度分析。

图7.38展示了中国邮政e邮宝、e包裹、e特快ems API的灵敏度分析结果。完成灵敏度分析后，点击工具栏按钮保存设计，并选择主菜单【File】→【Close】命令关闭当前工程设计。统计分析表明，设计参数容差对微带线的特征阻抗影响显著。例如，在width = 0.806 mm，height = 0.5 mm时，微带线的特征阻抗约为50 Ω，但由于制造工艺限制，实际生产中会存在一定的误差。

在MATLAB开发中，设计了一个包络检测器，该检测器的输入参数包括消息信号频率Fm、载波频率Fc和灵敏度因子Ka。通过优化，得到了最佳的时间常数TauOptimum。例如，调用函数EnvelopeDetection(2000, 40000, 0.5)，可以计算出TauOptimum的数值。

MATLAB提供了多种计算图像对比度的方法，其中包括直方图均衡化和对比度增强等技术。

介绍了一种利用Matlab进行图像相似度计算的方法。该方法可以有效地量化两幅图像之间的相似程度，并可应用于图像检索、目标识别等领域。

2021年数据挖掘课程的家庭作业涉及对葡萄酒评价数据集进行探索性分析。数据集包括winemag-data_first150k.csv文件，其中包含关于葡萄酒评价的详细信息。学生需完成数据预处理、探索性数据分析等任务。

多分辨度分析（MRA）是由Mallat于1988年提出的理论，集成了语音识别中的镜像滤波、图像处理中的金字塔方法以及地震分析中的短时波形处理等多个领域。它允许在不同分辨率下观察和处理那些在单一分辨率下不易察觉的现象。

利用能量梯度函数进行图像锐度评估，结合其他图像指标进行全面分析。