分数导数

这个实现类似于Bayat 2007年的fderiv，但使用向量化技术，在Matlab中可以实现更快的计算速度。输入“help fgl_deriv”获取更多使用信息。如果您觉得有帮助，请不吝给予评分；如果您有改进建议，请在评论中分享。

这个项目提供了MATLAB代码，用于复现论文“稀疏超分辨率中的分数导数”的结果。除了MATLAB代码之外，还有一些Python脚本可以用于创建论文表格。 数据集 训练图像位于“数据/培训”文件夹中，来自Yang的网站。 测试数据集是“超分辨率”领域的双极数据集，包括BSD100、漫画109、Set5、Set14和城市100。 程序使用地面真实图像作为输入，自动生成低分辨率图像，然后进行放大。例如，Set5数据集位于“数据/测试/Set5”文件夹中。 代码 程序的核心代码来自J. Yang等人的论文“通过稀疏表示实现图像超分辨率”，发表于IEEE图像处理事务，第19卷，第11期，第2861-

Matlab开发：样条函数及其导数的计算。利用Matlab编程计算样条插值函数以及它们的导数。

nanderivative.m v2.1 是带NaN数据时比较顺手的一个小工具，尤其你在搞Y向量或者矩阵列的导数计算时。它的逻辑挺简单：用interp1在每个X点附近取两个有效值做插值，算个斜率当导数，默认是一阶。如果你有多阶导数的需求，也能直接传N进去搞定。嗯，支持跳过 NaN这点真的贴心，实测数据实用。语法是这样的：dYdX = nanderivative(Y,X)。想换插值方法，比如不用默认的'spline'，也能自己指定。插值点距离和导数阶数都可以调。整体逻辑清晰，代码也不复杂，改起来也方便，想拓展成二维都不难。如果你对interp1或者spline插值感兴趣，可以看看apryor6/

提供MATLAB代码，可生成高程、坡度、长宽比数据。还包括函数文件用于计算二阶地形导数。

中心差分法的导数求解脚本，结构清晰、计算稳定，适合做数值的朋友参考。代码写得挺规整，思路也蛮实用，适合对数值导数精度要求比较高的场景。如果你平时在用 MATLAB 做函数导数的近似计算，这段代码真的可以拿来直接用，响应也快，逻辑清楚。

IMDB电影评分数据集包含丰富的评分数据、电影详情、用户评分和相关统计信息，是数据科学和电影分析领域的重要资源。研究人员和开发者可以利用该数据集进行电影评分趋势分析、用户偏好研究以及推荐系统开发，帮助用户更好地理解电影评分模式和预测用户评分倾向。

分数工具箱允许用户创建和操作K+N/D形式的分数和分数数组，例如fr(1,3) %返回1 / 3 fr（pi）％返回3 + 4703/33215所有标准算术和比较运算都是有效的： fr(1,3)+fr(1,2) %返回5 / 6 fr(1,3)>0.3%返回1线性方程组： A = fr(ones(2),[2,3;5,7]); B = fr(ones(2,1),[11;13]); A\B %返回[-3+49/143; 4+37/143] lsq(fr([1;1]),[0;1]) %返回1/2奇异和非平方系统的处理与内置的“\”不同，因此请阅读文档，例如出于个人偏好的原因，“\”默认不做最小二乘法

数据库的导入和导出是管理Oracle系统中数据的重要操作。EXPDP是一个强大的工具，用于实现数据导出。EXPDP命令的ATTACH选项允许在客户会话与已存在的导出作业之间建立关联。

使用[COEFF,SCORE] = princomp(X)函数返回主成分分数。 程序从.csv文件加载您的数据。 包括一个演示文件。