溃疡指数

MATLAB 的医学脚本里，I_Ulcer_Index.m算是个挺实用的工具。它用来评估溃疡情况，像面积啊、深度啊这些维度，都考虑进去了，算出来一个“溃疡指数”，医生用这个能更客观地判断病情发展。配合I_Moving_Function.m还可以做动态追踪，滑动平均这种手法在临床数据里真的蛮常见的。 I_Ulcer_Index.m的实现方式也挺贴心，估计用了不少图像和数值计算的技巧。比如结合图像提取，自动溃疡区域，减少人工干预，提高效率。如果你有一组病历图像，直接丢进去基本就能跑出一套量化指标。 I_Moving_Function.m名字听着就知道在搞时间序列。我猜你要某个病人一周、一个月的疼痛

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens

在 Matlab 中，exp、log 和 sqrt 函数分别用于对数组中的每个元素进行指数运算、对数运算和开方运算。

在Matlab中，计算系统的最大Lyapunov指数是评估混沌性质的重要方法。Lyapunov指数描述了系统中相近轨道随时间按指数方式分离或聚合的速率。使用Chen系统的Lyapunov指数谱函数，结合ode45函数解决微分方程组获取系统轨道信息，并使用Jacobi矩阵计算Lyapunov指数。调整参数a、b和c影响系统混沌性质，其中a范围为32到40。计算结果显示Lyapunov指数大于零即系统为混沌系统。该方法可预测系统长期行为。

给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。

通过输入百度指数网页的cookie序列和所需关键词，可以获取特定时间段内的搜索量数据。代码简洁易读，可根据用户需求进行定制。

MATLAB中计算Lyapunov指数的方法涉及自动控制理论和先进控制理论中系统稳定性的分析。

根据题目内容显示，该信号包含实部和虚部分别为cos(ωt)和sin(ωt)，这指导我们确定了空间曲线的表达式。通过使用plot3命令，我们能够绘制出整个空间中的图像；类似地，我们也可以利用相同方法绘制xoy和xoz平面的投影图。

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