TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.数据转化3.提取区域结果3.运行实例总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值

例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台，存在共计7亿左右的特征数据，读取5K，写入2K左右的访问量，并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB

图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名：图像的正交变换实验1院系：自动化测试与控制系班级：1201132姓名：李丹阳学号：1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。

一些matlab的常用用法。MATLAB（MatrixLaboratory）是一款广泛使用的数值计算环境和编程语言，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。

BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab

原文：简介有关MATLAB代码的建议通常强调的是效率，譬如说有关“不要用循环”等的建议，本指南与之不同。本指南主要考虑的是代码（格式）的正确性、清晰性与通用性。

转载自：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/19/1892378.aspxMATLAB编程风格指南——RichardJohnsonVersion1.5

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

条件数的倒数：rcond(A)：A为矩阵，rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好，那么其值在1.0附近；反之，则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法：（1）方差选择法计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算，然后按照方差大小对特征进行降序排列，保留前几个方差较大的变量。（2）随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成

**基本用法：**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区，并将其设置为当前坐标区。应用场景1：在图窗中放置两个Axes对象，并为每个对象添加一个绘图。要求1：指定第一个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.10.1)处，宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.650.65)处，宽度和高度均为0.28。默认情况下，所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时

《工具箱》就词汇而言，你大可以满足于自己已经有的丝毫不用妄自菲薄，就像妓女对害羞的水手说的："你有多少不重要，甜心，怎么使用才重要。"

StirlingPDF-开源的本地托管基于Web的PDF工具箱StirlingPDF这是一个开源的本地托管基于Web的PDF操作工具，允许对PDF文件执行各种操作，例如拆分合并、转换、重新组织、添加图像

以下matlab代码作用为批量修改（文件数1到任意）csv文件中的值，例如将所有大于0的数修改为1clc;clearall;path='';%读取output_path='';%输出路径mkdir(output_path

vscode写MATLABpython下载官网说明VersionsofPythonCompatiblewithMATLABProductsbyRelease-MATLAB&Simulink不确定这三列都表示什么意思

一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是：对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y)，f与w的相关可表示为：c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,

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源码获取方式搜一搜万能工具箱合集直接点击资源库获取软件介绍新增：任务红包插件中，直接设置多个新用户红包，领取的红包用完后，才能领取下个红包新增：支付宝支付支持设置下单引导用户到支付宝小程序中付款，如设置引导后

万能工具箱合集软件获取方式搜一搜万能工具箱合集我在论坛里和大家分享过很多照片处理工具，比如破损照片修复、黑白照片上色、马赛克修复、无损图像放大等工具。它们都是免费且易于使用的开源工件。

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源码获取方式找到万能工具箱合集直接点击资源库即可获取如未上请等待更新即可，陆续更新测试环境：php7.1。

目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1BP算法的基本原理4.2BP算法的优点与局限性5.完整工程文件1.课题概述基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的雷达系统，能够在各种天气和光照条件下提供地表的高分辨率图像。BP（BackProjection）算法，即后向投影算法，是SAR成像中的一种常用算法，以其高精度和适应性强的特点而广受关注。2.

21中信号分解方法汇总CEEMD(互补集合经验模态分解)CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)EEMD(集合经验模态分解）EMD(经验模态分解)ESMD(极点对称模态分解）EWT(经验小波变换分解)FEEMD(快速EEMD分解)ICEEMDAN(改进自适应噪声完备集合经验模态分解)LMD(局域均值分解)MVMD(多元变分模式分解)POD(本征正交分解)REMD(固有时间尺度分解)RLMD

从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解（SGMD）是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架，用

1.微电网微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标，参考文献采用改进的粒子群算法（PSO）对优化模型进行求解。该模型主要包括两个核心模块：系统仿真模块和运行优化模块。系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件（如发电机、储能装置、负荷等）进行建模和仿真，可以得到

智能优化算法改进是指对传统的智能优化算法进行改进，以提高其性能和效果。以下是对几种改进方法的详细介绍：1.莱维飞行（LevyFlight）：莱维飞行是一种随机游走策略，其步长服从莱维分布。在优化算法中，莱维飞行可以用于增加搜索的多样性，从而更好地探索解空间。2.随机游走（RandomWalk）：随机游走是一种基于随机性的搜索策略，通过随机地选择下一步的方向和距离来进行搜索。在优化算法中，随机游走可

具体方法:(1).从工具箱中拖入一个MaskedTextBox，命名为MaskedTextBox_IP。(2).在Mask属性中，输入:000.000.000.000。

一、tools介绍Tools是一款开源的便捷解决我们日常遇到的小问题的工具集合，支持Docker私有化部署，具备大量的好用的小功能，如各种加密解密、token解析、url解析等等。二、本次实践介绍1.本次实践简介本次实践部署环境为个人测试环境2.本地环境规划本次实践环境规划：docker快速拉取汉化版本的it-tools镜像，然后后台启动tools镜像启动镜像后的名字IP地址容器镜像版本操作系统版

t=datetime('today');%get今天日期t1='2002-04-01';m=datenum(t1-t+1)%做差后是hour,转化为天数参考matlab日期函数

一、Dashdot介绍dashdot是一个简洁清晰的服务器数据仪表板，基于React实现，主要是显示操作系统、进程、存储、内存、网络这五个的数据。二、本次实践介绍1.本次实践简介本次实践部署环境为个人测试环境2.本地环境规划本次实践环境规划：docker快速拉取Dashdot镜像，然后后台启动Dashdot镜像启动镜像后的名字IP地址容器镜像版本操作系统版本Dashdot192.168.20.8l

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述在现代无线通信系统中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率、强大的抗多径衰落能力以及灵活的带宽分配等优势，成为了一种非常重要的调制技术。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用是一个集成了信息科学、生物学原理和运筹学的跨学科研究领域。

对所有主要数字测力台、EMG和模拟设备的本机即插即用支持为研究人员提供了在Visual3D、MotionMonitor、MATLAB和其他第三方生物力学软件包中进行显示和分析最需要的工具

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

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有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）回归预测算法是一种结合鲸鱼优化算法和混合核极限学习机的混合算法。其原理主要包含以下几个步骤：初始化：设定鲸鱼群体的初始位置及速度，设定混合核极限学习机的初始参数。计算适应度：根据目标函数值计算每只鲸鱼的适应度，并根据适应度选择最优解。更新位置和速度：根据鲸鱼的适应度和目标函数值

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微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1文章简介文章DOI:10.1109/TGRS.2023.3265508链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10097458/keywords#keywords该篇文章讲的是一种遥感反演雪深的新方法，

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。该方法结合了双向模型和门控机制，旨在有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。具体来说，BiGRU模型由两个方向的GRU网络组成，一个网络从前向后处理时间序列数据，另一个网络从后向前处理时间序列数据。这种双向结构可以同时

我在看看工具箱里的笔和橡皮泥，几个颜色的橡皮泥纸全打开了，里面的橡皮泥都干完了。彩色笔盖也全部打开了，笔芯坏了好多。看着这