时变系数

动态 PageRank 的实现一直挺有意思的，尤其是当你需要随时间变化的网络图时。这个库就是为此而生的，它能你计算动态 PageRank，适合需要考虑时变传送的场景。它的代码虽然是研究原型，不完全适用于所有情况，但它的灵活性和简便性还是蛮值得一试的。你只需要解压缩下载的文件，设置好路径，加载数据，就能开始计算了。适合那些需要在网络中时间序列数据的朋友们。 如果你有一定的 Matlab 基础，应该会觉得它用起来蛮顺手的。代码本身没有太多复杂的逻辑，安装和设置也比较简单，按照步骤操作基本没啥问题。如果你在使用中遇到问题，作者也了联系方式，可以直接发邮件询问。，挺推荐给有相关需求的开发者尝试的！

储罐底圈壁板的时变可靠度这篇文章，还挺适合做灰色预测建模参考的。它用的是比较常见的GM(1,1)模型，还结合了实测数据，算是理论和实践结合得比较紧的一篇。嗯，是那部分用非等间距灰色预测方法来估算腐蚀速率的思路，挺值得一看。如果你也在研究MATLAB下的灰色预测或者做可靠性，这资源用起来还挺顺手的。

时变参数的估计一直挺让人头大的，是非参数方法，既灵活又不太容易下手。龚金国和史代敏这篇文章就比较实用，直接从金融时间序列出发，搞了一套时变 Copula 非参数估计的方案，思路清晰、实现也不复杂。 局部极大似然估计（LMLE）这个方法用得还不错，优点是局部拟合、灵活性强，缺点就是对数据量要求挺高。不过他们还专门证明了估计量的一致性和渐近正态性，也就是说，数据多了以后估得还挺准，做置信区间啥的也靠谱。 里面提到的非参数估计算法也比较好上手：先做预，每个时间点做局部拟合，拿到时变参数的估计值。这一套流程下来，基本就能跑起来，对搞金融建模的同学挺友好。 如果你正好在做金融时间序列建模，或者想用 Co

如果你需要在 MATLAB 中实现基于卡尔曼滤波器的自适应算法，spsm-GLKF 代码包会是个不错的选择。它采用了 1 范数惩罚和 Rauch-Tung-Striebel 平滑器，能够精准估算时变多元自回归（tv-MVAR）模型。其实，spsm-GLKF 是对 GLKF 算法的一个扩展，适合时变数据。你可以用它来神经成像数据、动态连通性等应用场景，效果挺不错的。 代码实现方面也简洁，适合需要快速应用的场景。你可以参考这篇论文来深入了解方法原理。如果你需要 MATLAB 版本的实现，别犹豫，直接拿去用就是了。 不过要注意，代码的细节和输入输出的格式还需要你自己稍微调整，最好先看看相关文档哦。

MATLAB常微分方程代码塔姆基于时间的AMEn算法以张量序列格式求解。介绍了算法1（tAMEn），利用TT格式的自适应时间传播器。同时，amen_solve.m用于解决TT格式的线性系统。详细内容可参考论文“以张量积格式对ODE和守恒定律的替代最小能量方法”。另外，还包括了test_conv.m和test_conv_cell.m用于对流示例的测试文件，适用于小空间和时间网格，以及兼容性的单元阵列存储。还有test_lyap.m用于解决泊松问题的Lyapunov方程，以及test_heat_adap.m用于测试热方程和时间适应性。

在开发SOC FPGA时，了解Scala中的协变(+), 逆变(-)以及不变的概念至关重要。协变允许类型参数随子类型变化而变化，逆变则相反，而不变则保持类型参数不变。这些概念在设计复杂系统时尤为实用，能够帮助开发人员优化代码结构和性能。

使用Matlab代码将音频信号从频域转换为时域。

在MATLAB 7.0中，可以使用reshape函数来进行矩阵的变维操作。该函数格式为reshape(x, m, n)，将矩阵x的元素重新分配到一个新的mn矩阵中。如果矩阵x的元素数量不是mn，则会返回错误信息。reshape(x, m, n, p...)和reshape(x, [m, n, p...])的使用方法相同，都可以返回包含矩阵x元素的多维矩阵，要求元素个数相等，操作遵循列优先原则。

黑色系的主界面，搭配模块化布局，Access 开发通用界面百变加强版的整体风格挺现代的。你打开主程序.mdb文件，就能看到熟悉的 Access 结构，所有表、窗体、查询啥的都集中在一个地方，动手修改也方便。 内置模板的自定义能力挺强，你不需要写一行代码，只要点击配置一下，功能就能跑起来。像布局样式、功能逻辑这些，都封装好了。你要是急着交付个内部系统，直接用模板改改就行。 AccDevIFDB.mdb像是整个系统的外观中枢，里面搞定了大部分的界面逻辑和控件分布。切换风格、调整 UI 都靠它来调度。是配合skins文件夹的那些皮肤，视觉体验确实能变出不少花样。 编译后的AccDevIF.mde是拿

VMD 的源代码，写得还挺清爽的，逻辑也比较清晰，适合搞信号的朋友参考一下。VMD，全称叫变分模态分解，说白了就是个用来分解信号的算法，像是用在故障诊断、语音识别、或者医学信号里，都蛮实用的。 Python 版的实现，用起来挺方便。函数接口不复杂，比如你要做一维信号分解，直接丢个numpy数组进去就行，输出的模态分量也比较规整，后续做顺手。 哦对了，它跟老牌的EMD、EEMD也有点区别，主要是 VMD 收敛更快、稳定性更好，分出来的模态也没那么飘，适合那种对频率稳定性要求高的场景。 如果你习惯用MATLAB，那也有对应的版本，风格偏工程一点，但做演示或者教学用也还不错。你可以顺便看看 VMD