复化

复化辛普森公式是数值积分方法中的一种重要方法，它基于将积分区间细分为多个子区间，并在每个子区间上应用辛普森公式来近似积分。 辛普森公式利用二次多项式来逼近被积函数，并在每个子区间上使用三个节点进行插值。通过将所有子区间上的积分结果求和，复化辛普森公式可以获得更精确的积分近似值。 与其他数值积分方法相比，复化辛普森公式具有更高的精度和收敛速度。

复化 Simpson 的数值积分方法挺适合搞定那种不能轻易求解析解的函数，是在精度要求比较高的时候更。复化 Simpson_v1.m这个函数文件就蛮实用，结构清晰，逻辑也不绕，接收区间、函数、子区间数量这几个参数就能直接跑出结果。你要是对数值计算熟的话，上手肯定没啥压力。 函数用起来比较直接，一般就定义好一个被积函数，比如f = @(x) sin(x)，指定区间和子区间数量，比如[a, b] = [0, pi]，再一行调用搞定。响应也快，结果精度还不错。配套的复化 Simpson 例子.m也挺贴心，直接给你个使用范例，连调试都省了。 要是你对算法原理也感兴趣，不妨看看复化 Simpson 求积

实系数多项式的系数为实数，复系数多项式的系数为复数。在复数域上，任意一个复系数多项式都至少有一个复数根，称为代数基本定理。对于n次复系数多项式，有且仅有n个复数根。

复功率计算的利器ComplexPowerBlock，在MATLAB Simulink里搞电力系统建模真挺方便的。它专门拿来算交流电里的有功、无功、视在功率这几样，用法也不复杂，直接丢进电压电流复数信号，就能看到一堆结果。 复功率就是把电压电流想成复数，分成实部、虚部来理解——有功是干活的，无功是“来回倒腾”的。嗯，就是电容电感那点事。你要是搞电力方向的，估计早都耳熟能详了。 ComplexPowerBlock的结构也不复杂，在Simulink里打开ComplexPowerBlock.slx，能看到里面怎么算的。整个模块接收复数形式的电压和电流，自动输出一堆指标，比如功率因数、相角什么的。 功率

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。

天猫的用户重复购买预测项目，数据量不小，维度也挺多，适合想深入用户行为建模的你玩一把。原始数据来自双十一和之前 6 个月的用户日志，要干的事也清楚——预测未来 6 个月的复购情况。 用户行为的数据挺全面，像点击、加购、收藏、成交这些全都有。你可以先做特征工程，从用户和商家之间的交互里挖点有用的信息出来，比如活跃天数、访问频率啥的，还能加个时间窗口看看周期性。 训练模型方面用的也是比较主流的分类模型，像逻辑回归、随机森林、XGBoost这些都可以试一试，看哪个效果好。嗯，建议你也别太依赖默认参数，调参之后提升还挺。 整个流程下来，像是一个小型的推荐系统入门练手项目。数据预、特征提取、建模预测一套

探讨利用 MATLAB 绘制常见初等复变函数三维图像的方法，并比较其与对应实函数图像的异同。主要内容包括： 基于 cplxmap 函数实现复幂函数、复指数函数、复三角函数、复双曲函数以及复反三角函数的可视化 基于 cplxroot 函数实现复根式函数的可视化 复对数函数与实对数函数图像绘制及对比分析

基于双树复小波变换的图像融合工具包，功能蛮全的，用 MATLAB 跑起来也挺顺畅。像afb2D.m和sfb2D.m，就是常用的小波分解和重构的核心代码，写得还蛮清晰。入口程序pm.m调用起来也不复杂，调一下参数就能开始融合操作。 DTCWT这套东西，方向性和多尺度做得比较好，图像细节比普通小波靠谱多了。融合效果也还不错，尤其适合多源图像——比如红外+可见光、不同角度拍摄的画面啥的。你要是做遥感、医疗图像或者游戏里光照合成，这个挺合适。 里面还有个VPSNdemo.m，应该是做伪影抑制的，用来提高清晰度和观感，玩得溜点还能套进去自己的改进。哦对了，license.txt里记得看一下协议，别踩坑了

复变函数的积分可以通过Matlab中的int函数来实现，用于计算不定积分和定积分。例如，可以使用int('exp(z)', 'z', -pi*i, 0)来求解积分。

复序列的实部和虚部之间存在类似于希尔伯特变换关系的卷积关系。这种关系在带通信号表示为复信号时特别有用。 因果性可以用来推导复序列的希尔伯特变换关系。由于我们关注的是复序列的实部和虚部之间的关系，所以因果性应用于序列的傅里叶变换。 虽然不能要求序列的傅里叶变换在 ω=0 时为零，因为它具有周期性，但我们可以定义因果性为傅里叶变换在每一周期的后半部分为零，即 z 变换在单位圆的下半部分 (-π≤ω≤0) 为零。 设 s(n) 表示序列，S(ejω) 表示其傅里叶变换，则因果性要求是： S(ejω)≡0, -π≤ω≤0 (7.41) 对应于 S(ejω) 的序列 s(n) 必然是复序列，因为实序列要