奇异性

高噪声图像的边缘还挺难搞清楚的，用各向异性滤波来就比较合适。这个方法最大优点是——能去噪，还能保边缘。嗯，用MATLAB来搞这套挺顺手的，函数多、工具全、显示结果也方便，写个脚本跑一跑，图像干净不少。 Perona-Malik 扩散是整个算法的核心，它的思路也不复杂：像素变化主要看梯度，边缘处扩散慢，平滑区扩散快。你只要搞定几个参数，比如迭代次数、时间步长啥的，就能自己调出想要的去噪效果。 整个流程其实也还挺清晰的：imread加载图片 → 灰度预 → 写扩散系数函数 → 循环跑迭代 → imshow看效果。配套的.m脚本一般都封装好了，直接改参数或换张图就能用。 图像结构复杂的时候，比如医学

奇异谱（SSA）在时间序列数据中可谓是一种挺有用的技术，它能够提取出数据中的周期性和趋势信息。如果你正在做这方面的工作，可以试试这套 MATLAB 程序。包括了my_ssa_pure.m、ssa_period.m、ssa_trends.m等几个主要模块，每个模块都有明确的功能：分别是奇异谱滤波、周期提取、趋势判定和迭代插值。程序的接口比较直观，运行起来也不会太复杂，适合有一定 MATLAB 基础的同学。另外，如果你不确定如何开始，可以看看相关的文档和实验结果，这些都会给你不少参考。哦，对了，相关的论文链接也了，能你更好地理解 SSA 的应用场景和原理。，这套资源在时间序列中算是挺不错的，尤其是

奇异值分解的 Fortran 实现，配套资料也齐全，适合入门和进阶学习，推荐给搞数据、图像、推荐系统的前端小伙伴们。

基于稀疏表示的奇异值分解（SVD）算法是个挺有意思的算法，尤其适用于图像、机器学习等领域。这个 PPT 内容相当丰富，得蛮生动的，你快速理解 SVD 的核心概念和应用。虽然理论部分稍显复杂，但通过图解和实例，多细节都能轻松理解。如果你对图像压缩、特征提取之类的技术有兴趣，这个 PPT 会是个不错的学习资源哦。

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。

主成分的多元回归建模，用来挖掘 SO₂排放的异常值，思路还挺清晰的。用的是 2014 年《中国统计年鉴》的数据，加上 SPSS 一套搞定建模、、挖特异值。像杠杆值、学生化残差、库克距离这些指标都用上了，得还挺细的。对于做环境类统计的同行，这个资源可以参考下，模型结构简单但够用，思路也蛮实在。 模型部分挺友好的，适合入门或教学使用。SPSS 用起来也没门槛，拖一拖、点一点就出结果了。如果你做过主成分，结合多元回归来找异常点会觉得还挺有意思的。尤其像 SO₂这种政策高度关注的污染物，建模的价值就比较大。 配套资源也挺全，从 PCA 到多元回归的规范，再到 MATLAB 的实现，基本都覆盖到了。像p

矩阵位移法的各向异性，用 Matlab 搞定其实还挺顺手的。这份代码资源专门 SPT 轨迹，搞多尺度下的各向异性，连 HMM 分类和 MSD 拟合也都打包好了，实用性高。 多时间尺度的 SPT 数据流程，设计得还挺清晰。比如你拿到 U2OS C32 Halo-hCTCF 的例子数据，只需要打开MergeQC_SPT_data.m，点一下运行，就能把多个细胞的数据合并+质量控制。 代码整体结构也蛮合理，分了两部分：前面是时空各向异性，后面是 HMM-MSD 分类的东西。如果你在研究核区结构、分子轨迹之类的东西，这套代码帮你省不少事。 还有一点值得提一下，作者参考的是 eLife 那篇“DNA 介

各向异性扩散的稳定正方案，真的是搞图像的小伙伴不容错过的资源。用的是 Feraud 和 Mirebeau 那篇经典论文里的稀疏非负模板，优点就是：不管你的扩散张量多“偏心”，它都能稳定运行，还保证结果是正的，挺适合做图像降噪或医学图像那类精度要求高的活儿。

本存储库提供了用于计算抵抗运动后心率变异性和神经肌肉表现的脚本。脚本处理测力板、功率和心率数据，通过统计和机器学习工具箱进行分析。该代码已通用化以适用于不同项目需求。

SBVP 1.0 包提供了求解奇异边值问题的工具，形式为 y'(t) = f(t,y(t))，其中 f 可能包含奇点。该包使用搭配方法进行求解，并提供误差估计和自适应网格选择功能。