使用Hankel矩阵(BMDHM)工具箱进行环境随机数据的模态识别

在Matlab中安装MCMC工具箱，导航至安装位置并输入：system('git clone --depth=1 git://github.com/drbenvincent/mcmc-utils-matlab.git') 确保pathOfPackage不是+mcmc软件包本身，而是父文件夹：pathOfPackage = ' ~/git-local/mcmc-utils-matlab 'addpath(pathOfPackage) 使用软件包时，请调用mcmc.setPlotThem。

利用Matlab工具箱进行摄像机内外参数标定，进而获得摄像机模型的各项参数，以便进行三维物体的摄像机模拟成像。

统计模式识别工具箱，包含多种经典模式识别算法及其源代码。

该资源包含Matlab算法和工具源码，适用于毕业设计、课程设计等场景。所有源码都经过严格测试，可直接运行。如有任何使用问题，欢迎随时沟通，将第一时间解答。

Matlab条件随机场工具箱包含CK表情分类数据集，源自Matlab Central。已修复兼容性问题，C文件已编译适用于Matlab 2019b Windows 64位系统。验证通过。

随机数据生成是Minitab根据统计分析生成的数据，可用于教学和模拟。在后续课程中将详细说明其应用。

Matlab提供了多种生成随机数的方法。您可以使用rand函数生成均匀分布的随机数，或者使用randn函数生成符合正态分布的随机数。此外，您还可以利用Matlab的rng函数设置随机数种子，以确保结果的可重复性。下面是几种常用的生成随机数的源代码示例： 生成均匀分布随机数： rand(1, 10) 生成正态分布随机数： randn(1, 10) 设置随机数种子： rng(123); rand(1, 5)

使用专门为MATLAB设计的工具箱，下载后只需简单添加路径即可使用。这些工具箱提供了广泛的功能，适合各种数学和工程应用。

dFCwalk是一个MATLAB工具箱，用于分析从大脑活动时间序列估计的功能连接 (dFC) 的动态变化。它将dFC描述为功能网络空间中的复杂随机游走，将dFC重新配置视为结合了“流动性”和“协调性”的平滑过程。 与其他方法不同，dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征： dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布，用于速度或缩放分析。 元连接(MC)分析: 识别功能链接组，其波动随时间变化，并定义了真正的dFC模块，这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织（区别于传统的FC模块和集线器）。对每个dFC模块进行dFC速度分析。