MF法

MF4 数据文件统计整理脚本挺实用的，专门用来 MF4 文件数据，将它们整理成 Excel 格式，能让你一眼看到采集数据的成功率、问题等。比如，文件会根据‘命名’+‘备注’的方式保存数据，操作起来蛮。也支持导入单个或多个文件，文件名会按照‘子文件夹名’+‘自定义名称’的方式命名。假如你有 MF4 数据文件，想更直观地它们，试试这个脚本，挺方便的。你也可以根据需要扩展，加入更多统计内容，完全根据自己的需求调整哦。

这个文件展示了使用Kacmarz算法的两种变体（随机Kacmarz和块Kacmarz）来从矩阵的部分观测值恢复完整矩阵的过程。我们通过最小化问题 ||Y - UV||_F 来解决矩阵分解的挑战，其中 UV 表示矩阵分解的结果。Kacmarz算法的应用显著减少了计算复杂性，提高了准确性，因为它在每次迭代时使用简单的正交投影。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

鉴别法与集群法有多相似之处，但又各有特点。鉴别法基于事先已知的类别，通过对已标记样本的属性，寻找最有效的分类函数。比如你手头有一些草本植物和木本植物的样本，鉴别法就能帮你通过它们的属性去推测分类。而集群法就不同了，它假设不知道分类，完全依靠样本的特征去自动分组，像是数据中没有任何标签的情况下，它能自己‘找’出类别。两者虽然都用于分类，但原理和应用场景完全不一样。如果你有分类任务，需要事先知道类别，选择鉴别法；如果没有预设类别，集群法是个更合适的选择。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系

MF_Tire_GUI 是一个挺有意思的工具，适合那些对轮胎模型有需求的小伙伴。这个工具主要用来可视化魔术公式参数，你理解每个参数对轮胎纵向力和滑移率曲线的影响。你可以用它来操作 Pacejka 92 和佩斯卡 1996 等版本的 Magic Formula 轮胎模型，挺好用的，界面也比较直观。现在还可以用它来拟合轮胎模型哦，尤其是 MF v5.2 版本的，直接用fminsearch优化，无需额外安装工具箱。对于学习或者科研的小伙伴来说，实用性蛮强的，随时欢迎反馈。顺便提一下，下载包里还包括了一个Tyre_Fitter的简短教程，你快速上手。你要是对这些有兴趣，别错过了！

层次分析法（AHP）特点：分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化；分析时需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其关系具体而明确；