MATLAB UVE建模汽车SPA波段选择工具

此代码提供了Matlab实现的论文“通过最佳邻域重构的高光谱波段选择”，刊载于IEEE地球科学与遥感事务（T-GRS），DOI：10.1109/TGRS.2020.2987955。demo.m展示了一种简单直接的方法来运行ONR算法，评估.m提供了易于扩展的代码框架，以评估不同数据集上的不同波段选择方法。运行评估.m可获得分类精度曲线。为了成功运行评估.m，需首先安装适用于Matlab的Libsvm。另外，如果要在印度松树之外的数据集上评估算法，还需提前下载相应数据集。Libsvm链接：高光谱图像数据集链接：印度松树数据集、帕维亚大学数据集、盐沼数据集、KSC数据集、博茨瓦纳数据集。如果使用我

数据库建模工具，是一款非常便利的免安装选择。

信息论的 MDLM 模型，在 MATLAB 里用起来其实还挺顺手的。mdl.m文件就是它的核心，里面封装了根据最小长度原则来做模型选择的逻辑，兼顾拟合度和模型复杂度，蛮适合搞信号或者控制系统的朋友试一试。马蒂·里桑宁提的最小长度原则听起来有点学术，但意思其实实用——选个能用最少信息数据的模型，不就意味着效率高嘛？尤其在多模型对比的时候，MDL 思路挺靠谱的，不容易过拟合。对编码理论也有点要求，像哈夫曼编码、香农熵这些都得多少懂点，毕竟比的是编码长度。你可以通过对比不同模型的编码开销，来判断哪个更合适。如果你是 Simulink 用户，那就更有意思了。这个 MDLM 方法也可以嵌在Simulin

MATLAB 做极值？那还真得说说这个 MatexMatlabeXtremes 公司的项目，挺有料的。Demo1.m到Demo5.m这些文件是演示脚本，涵盖了从数据读取到结果展示，比较适合刚上手或想复现模型的朋友。 极值理论是核心，你可以用这个工具箱跑出极值分布拟合，做参数估计，甚至预测未来的极端事件。比如暴雨强度啊、金融市场崩盘之类的，都能用得上。 像extremeblocks.m这种函数，名字就挺直白，是用来时间序列的极端值块，方便后面建模。聚类方面也有支持，KMedoidshort.m算是K-means的“亲戚”，但更适合做带有异常值的数据分组，稳得多。 要测数据之间有多像？用Dista

MATLAB 里的ATWStraightWireTriangle，是个还挺实用的小工具，专门搞电磁场模拟那一块的，尤其是细导线上的积分方程问题。名字看着挺学术，其实搞明白就简单，StraightWire是直导线，Triangle八成是指用三角形区域做数值逼近。用起来也不复杂，里面的ATWStraightWireTriangle.m基本就是主力函数，从建模到求解一条龙，配合plot还能把结果画出来，适合做些可视化效果，比如你想搞个电磁感应动画，直接上它。 积分那块用的是 MATLAB 的数值积分，像integral这些函数，用起来也不难。代码里率有一些线性方程组的求解逻辑，要是你熟inv或pin

在电气工程领域，电阻是关键组件之一。其数值通过颜色代码来表示。本电阻颜色代码计算器应用程序支持4波段电阻的计算。用户只需选择电阻上的颜色代码，应用程序将根据颜色计算电阻值，提供快速、准确的电阻测量。该工具为工程师和学生在电路设计中提供了便捷的帮助。

该策略通过计算不同周期的成交量移动平均线 (MAVOL) 来判断股票的量价趋势。 具体指标计算方法： MAVOL21：21日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL34：34日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL43：43日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL99：99日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL180：180日成交量移动平均线 * 1.2 策略信号： 当短期MAVOL上穿长期MAVOL时，产生买入信号，例如D1, D3, D7, D13, DC 当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号，例如LL 策略应用： 该策略适用于中长线趋势交易者，可以通过观察不同周期成交量

本方案提供数学建模工具MATLAB的教学指导，涵盖基本原理、建模方法和实践应用。

数学建模的老伙计都知道，MATLAB是个挺好用的工具，尤其在比赛时候省心。matlab 数学建模工具箱.rar就是个不错的资源包，里头有历年的函数代码，还有近 10 年的真题 M 文件，直接上手用都没问题，懒人福音。工具箱里的函数代码比较全，比如优化、预测、微分方程这些常见题型基本都覆盖了，拿来就能跑。结构也清晰，函数、脚本、MEX 文件都有，熟悉点的直接能定位到要用哪块。像fmincon这种优化函数、或者ode45这种求解器，里面都有实际案例代码配套，照着改一下就能跑自己的模型，效率一下子上来了。图形也画得清楚，调参也方便。安装也简单，解压出来之后用addpath加到路径里就行，不会搞错。建