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matlab开发-Gaussiansurprice和运行窗口的方差.zip
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matlab开发-Gaussiansurprice和运行窗口的方差
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matlab开发-Gaussiansurprice和运行窗口的方差。计算数据的高斯/伽玛出其不意/显著性及其加窗均值/方差
Gaussian Surprise and Running Windowed Mean / Variance：计算数据的高斯/伽玛惊喜/显着性及其窗口均值/方差-matlab开发
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此代码计算（窗口化！）运行均值和方差以及每个新添加元素的（窗口化）高斯惊喜。 此外， 可以计算单变量 Gamma 惊喜。 该代码带有两个关于声学显着性/惊喜的示例，使用（合成）啁啾信号和现实世界的会议室录音。 请参阅 [1] 了解详细信息和高斯窗口化的应用惊喜。 有关单变量 Gamma 模型的详细信息，请参见 [2]。 真好如果您使用提供的代码，请引用 [1] 和/或 [2]。 [1] B.
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简单的代码，用于高效地计算移动/滚动或运行方差的在线更新，并使用韦尔福德方法进行平均。 该脚本的目的是逐步计算非常快的滚动方差和均值。 这允许在线处理传入数据。 它使用递归算法来计算当前标准和均值的在线更新。 它还能够计算滚动方差和均值。 用户脚本必须保留值的滚动缓冲区，这必须在此类之外进行。 有关示例，请参见演示脚本。 注意：对该代码的未来改进应包括在对象中包含此滚动缓冲区。 我还没有想出如
移动窗口均值和方差：有效计算移动窗口均值和移动窗口方差-matlab开发
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该函数计算一维或二维数据帧序列（例如图像序列）的移动窗口均值（也称为移动平均值）和移动窗口方差。 对于二维数据，移动窗口的均值和方差是按单个条目（例如每个像素）计算的。 这些表达式是使用 [Welford, 1962] 的方法推导出来的，他提供了运行均值和运行方差的表达式。 运行平均值和方差是在启动期间（即窗口尚未满时）计算的。 参考： Welford, BP，“关于计算校正平方和和乘积的方法的说
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南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考
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因为有很多人来问我综合练习1怎么做，但是我没做过，所以这个仅供大家参考，欢迎大家交流指正！
Matlab2022b 下载
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上传的是文本文件，里面记的是百度网盘的链接和提取码。是永久有效的请放心！链接里的文件是安装包以及对应的安装步骤，很快就能安好。 我基本都在线，有什么问题请随时评论，我会在看到后第一时间回复您
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
南京邮电大学数学实验MATLAB2023
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这里没有综合实验一，请看我的另一个资源，我有写博客解释一些代码，欢迎大家交流指正！
电-气-热综合能源系统优化调度matlab代码
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热网，气网，电网简单混合系统的调度 数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel（林玲整理），参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。 直接运行"HeatGasPowerCombination.m" 此外，请注意，该模型基于Matlab，Yalmip，求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver'，'gurobi'中的参数'
A算法路径规划博文附件1.zip
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博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划的附件1，里面包含了本系列第一和第二篇文章介绍内容的完整代码的matlab文件
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型
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基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab
双层优化入门资料-基本原理和求解方法
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双层优化问题(Bilevel Programming Problems)，也被称为双层规划，最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出，因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题，通过迭代也无法求出问题的解，实际我们要解决的问题一般都不会这么简单，通常规模比较大，或者模型中存在非线性，一
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