MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

PDF工具箱2.8.3.exe

在matlab的环境下安装的工具箱，提供了非常方便的递归分析方法。

基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计本文主要介绍基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计，旨在解决信号分析过程中的噪声问题。
信号在采集和传输过程中难免会有噪声夹杂其中，影响目标信号检测与识别性能。
因此，在信号分析过程中，首先要做的就是对信号进行去噪处理。
本文通过利用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号，从而实现信号消噪。
一、MATLAB语言介绍MATLAB是一种高性能的计算机语言，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB的特点是强大的数学计算能力和灵活的编程环境，使其成为信号处理和分析的首选工具。
MATLAB语言可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.1MATLAB简介MATLAB是一种高级语言，具有强大的数学计算能力和灵活的编程环境。
MATLAB可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.2MATLAB的具体应用与工具箱MATLAB广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB提供了多种工具箱，如signalprocessingtoolbox、imageprocessingtoolbox等，以满足不同领域的需求。
二、程序流程设计及其原理2.1程序设计流程程序设计流程是指根据信号处理的需求，设计和实现信号处理程序的过程。
程序设计流程包括信号生成、信号分析、信号滤波和信号重构等步骤。
2.2实验原理实验原理是指信号处理的基本理论和方法，包括信号采样、信号量化、信号滤波和信号重构等。
掌握实验原理是进行信号处理和分析的基础。
三、基于MATLAB的信号消噪处理基于MATLAB的信号消噪处理是指使用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号。
信号消噪处理是信号处理的重要步骤，可以提高信号的质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计是信号处理和分析的重要技术。
通过使用MATLAB软件，可以轻松地实现信号的生成、分析和处理，并提高信号的质量和可靠性。

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在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

RootEssentialsRootEssentials高级工具集可为您的root用户提供所需的一切。
“你在一个根工具箱中需要更多吗？你为什么不告诉我们！“一体化工具箱，适用于您的root手机，平板电脑和AndroidWear。
★可采用存储★在运行Marshmallow或更高版本的任何Android设备上启用可采用存储。
（包括GalaxyS7和LGG4）。
★应用安装位置★默认设置应用安装的安装位置。
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查看详细信息并卸载系统应用。
★电池校准★当电池空置太快时校准电池（例如ROM闪光后）。
★Build.propEditor★轻松编辑build.prop文件。
★设备信息★查看有关您设备的大量信息。
★DPI换碟机★编辑设备的DPI（LCD密度）。
★EmojiChanger★更改设备的Emojis。
需要AndroidLollipop或更高版本。
★Flasher★Flash自定义ROM，GAPPS等;安装恢复和启动映像。
创建自己的脚本！★字体安装程序★选择要在您的设备上安装的字体。
超过700种字体可供选择。
★自由形式窗口模式★在运行Nougat或更高版本的任何An

在C#编程环境中，开发一个实时的医疗波形图或曲线图可以极大地帮助医疗专业人员监控病人的生理数据。
这个项目使用了微软的Windows Forms库中的`Chart`控件和`Timer`控件来实现这一功能。
下面我们将深入探讨这两个关键组件以及如何将它们结合应用于医疗数据可视化。
`Chart`控件是.NET Framework提供的一种强大的图表绘制工具，能够绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
在医疗领域，折线图常用于展示病人的心电图、血压、血氧饱和度等随时间变化的趋势。
`Chart`控件提供了丰富的定制选项，包括数据系列、轴设置、图表区、图例、数据点样式等，使得开发者可以根据实际需求创建出符合标准的医疗图表。
接下来，`Timer`控件在本项目中起到了关键作用，它周期性地触发事件，使程序能够实时更新图表数据。
在医疗监测应用中，数据通常需要连续不断地获取并实时显示，以反映出病人的最新状态。
`Timer`的`Tick`事件可以在指定间隔内调用，用于刷新图表数据，确保数据的实时性。
开发者需要在此事件处理函数中更新`Chart`控件的数据源，并调用`Invalidate()`方法强制重绘图表，实现动态效果。
为了创建这样一个实时波形图，你需要遵循以下步骤：1. **创建Windows Forms应用程序**：在Visual Studio中启动一个新的Windows Forms项目。
2. **添加Chart控件**：从工具箱中拖拽一个`Chart`控件到Form上，调整其大小和位置。
3. **配置Chart控件**：设置图表类型为折线图（`Series.ChartType = SeriesChartType.Line`），并根据需要配置轴标签、单位等。
4. **添加Timer控件**：同样从工具箱中拖拽一个`Timer`控件，设置其Interval属性以决定数据更新的频率（例如，每秒一次）。
5. **编写Tick事件处理函数**：在`Timer.Tick`事件中，获取实时数据（模拟数据或从传感器读取），然后将这些数据添加到`Chart`控件的系列中。
6. **更新图表**：每次添加数据后，调用`Chart.Invalidate()`以刷新图表。
7. **运行程序**：启动应用程序，观察波形图是否能实时更新。
在`DemoRealChart`这个项目中，可能包含了示例代码、资源文件或者设计界面的`.Designer.cs`文件。
通过查看这些文件，你可以看到具体实现的细节，比如数据的生成逻辑、图表的样式设置等。
对于初学者，这将是一个很好的学习案例，了解如何将理论知识转化为实际应用。
总结起来，使用C#的`Chart`控件和`Timer`控件创建医疗波形图，是实现医疗数据实时可视化的有效方法。
通过理解这两个控件的工作原理和使用方式，开发者可以构建出满足各种需求的医疗监测系统，为临床决策提供有力支持。

金融计算教程——Matlab金融工具箱的应用

支持向量机matlab工具箱（含资料及gui模式）用于分类和回归预测

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。