正交异性

正交变换保持向量的范数不变，即保持长度不变。单位变换是正交变换，正交变换关于子空间的反射称为反射变换。正交变换满足以下等价命题：保内积、正交基映射、正交方阵表述、规范变换和逆为共轭转置。

选取数据表格，自动生成试验顺序。输入试验结果，一键计算，即可获得分析报告。

正交试验设计提供了简化试验过程和分析试验结果的方法，适用于生产和科学研究领域。

编写一个Matlab程序，可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n，其中 n ≤ m。例如，输入 >> get_orthonormal(5,4)，将产生如下正交向量： 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。

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

在Matlab环境中实现正交光栅的算法是一个重要的工程任务。这种技术在光学和图像处理中具有广泛的应用，尤其在模式生成和光学成像方面表现出色。通过Matlab编程，可以高效地实现正交光栅的生成和分析，为研究和应用提供了强大的工具。

这个程序用于生成强度为2的正交数组，是Matlab开发中的重要工具。

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。

Matlab KPCA程序动态神经正交映射用于故障检测，可直接运行“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”获取图表1中的DPCA、DKPCA和DNOM结果。文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”、 “KPCA.m”和“constructKernel.m”需放置同一目录下。Matlab版本为R2017b。未在其他版本测试过。为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch开发了Python代码。在运行Python代码前，请安装所需库文件：“dnom.py”。详细信息参见跑步在Linux上：python3 dnom.py。

在压缩感知的稀疏重构中，广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法的MATLAB程序，源自香港大学电子工程系沙威老师的开发。代码附有详细注释，便于读者理解和使用。经过测试，程序可正常运行，帮助读者深入了解该算法以及压缩感知和稀疏重构的相关知识。