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。

Matlab 和 Octave 的系统识别任务，多人一开始都会绕点弯路——不是 API 太绕，就是兼容性不靠谱。Mataveid这个工具箱就比较省心了，专门为做系统识别这块打磨过，开源还能自由改，玩起来还挺顺手的。 子空间识别方法做得还不错，比如你常听到的ERA（Eigensystem Realization Algorithm）也支持，直接拿观测数据就能还原出状态空间模型，对搞控制系统的同学蛮友好的。 它里面也实现了不少常见算法，像ARX、ARMA这种线性模型识别都有现成函数，调起来也不复杂，文档里面有例子直接抄。 最实用的是，它对MATLAB 和 GNU Octave兼容得挺好，写一份代码

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)

HANKELSV 是一个在 MATLAB 环境中用来计算 Hankel 矩阵奇异值的工具，挺适合需要进行数值的工程师。Hankel 矩阵的奇异值分解（SVD）可以你提取系统的内在结构，是在控制系统理论和信号领域。这个工具不仅可以用于大数据集的，还能在系统模型、滤波器设计等任务中。你可以在 MATLAB 中轻松集成这个功能，搭配 Simulink 一起使用，效果还不错。需要注意的是，文件中有一个hankelsv.m文件，它包含了算法实现，使用时可以根据数据序列或模型进行调整。整体来说，这个工具在系统辨识和频域特性中蛮有用的，尤其在高阶模型时，能帮你提高效率。