多频带加权

在声学信号处理中，有多种频带加权方法，例如A计权和C计权等。使用MATLAB对这些方法进行了实现和比较。通过对不同加权方式的分析和对比，可以更好地理解它们在声学工程中的应用和效果。

多频带混合技术是指利用Matlab编写的图像融合源代码，适合学习和应用。这项技术能够有效地将不同频段的图像信息融合，提升图像处理的精度和效果。有兴趣的朋友可以尝试使用这一源代码，深入了解图像处理的多频带混合原理和实现方法。

此Matlab代码实现了使用多频带脉冲的稳态ihMT序列，扩展了先前工作的非选择性多频带RF脉冲模拟bSSFP和SPGR MRI序列的功能。代码根据GNU通用公共许可证v3分发，详细说明了理论和实验。请适当引用并将链接回此存储库。

多视图数据的聚类，WTLR_MSC 这个项目真的蛮值得一看。它用的是加权张量来融合多视角信息，还加上了低秩约束，再配合谱聚类来提升准确率。简单说，就是把各个视图的信息整合在一起，还能自动判断哪个视图更靠谱，做出更聪明的聚类判断。多模态数据场景，比如图像+文本、社交网络多维度数据之类，这套方法都比较合适。张量就是多个矩阵堆起来的那种数据结构，能把多维信息收好收满，代码里也有清晰的构建过程。视图加权做得也挺实用，能根据数据质量自动给不同视角分配权重，挺聪明。不是所有的视图都一样有用嘛，权重搞对了，结果自然靠谱。聚类部分用的是谱聚类，通过分解相似度矩阵提特征向量，适合那些形状奇怪的数据簇。流程也挺清

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。

matlab编程-加权平均数。计算输入向量的加权几何、算术或调和平均值。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

动态加权综合评价模型的代码，蛮适合做数据评价的。如果你对空气污染这种多因素综合评价感兴趣，这段代码可以帮你节省不少时间。代码注释详细，逻辑也清晰，完全可以拿来直接用。是用到动态加权和 Borda 排序这块，挺实用的。对了，代码跑的案例是某城市的空气污染情况，换成你自己的数据也没问题。学习这种评价模型，对研究城市治理或环境保护的小伙伴来说，还是有的。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。