正交实验

正交试验助手：高效探索多因素实验

正交试验法，一种基于Galois理论的设计方法，用于研究多因素多水平实验。它通过从全面实验中挑选代表性水平组合进行实验，并分析结果以确定最佳组合，从而提高实验效率。

算法与数据结构 15 2024-05-20

优化方案设计-正交实验的教学内容

试验方案设计确定试验指标，本课程目标是探索最佳方便面生产工艺条件，以提升产品质量。试验考虑脂肪含量、水分含量和复水时间等指标。优化过程包括因素筛选、水平选择及因素水平表的编制。基于专业知识和实践经验，确立试验因素和对应水平，具体见表10-10。

统计分析 12 2024-07-16

正交变换

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。

算法与数据结构 18 2024-04-30

EXCEL正交试验简易工具

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。

Access 16 2024-05-01

正交试验设计应用指南

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。

统计分析 15 2024-05-15

生成随机正交向量组利用Matlab开发随机正交向量生成器

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。

Matlab 14 2024-07-31

详述单因素方差分析、多因素方差分析、正交实验设计及代码实现

单因素方差分析（One-Way ANOVA），是一种统计方法，用于评估一个因素的不同水平对连续型响应变量的显著影响。通常用于比较多个组别之间的平均值差异。在此方法中，假设各组观测值来自正态分布总体，且具有相同的方差。数学模型表达为 X_{ij} = mu_i + epsilon_{ij}，其中 X_{ij} 是第 i 个水平下第 j 次观测结果，mu_i 是第 i 个水平下的总体均值，epsilon_{ij} 是随机误差项。进行假设检验时，需要计算组间平方和（SSA）、组内平方和（SSE）及总平方和（SST），构造F统计量来判断均值是否显著不同。

算法与数据结构 14 2024-09-14

正交光栅的Matlab实现

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。

Matlab 15 2024-07-23

Matlab编程正交数组的生成

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。

Matlab 9 2024-08-27

Matlab KPCA代码 - 动态神经正交映射论文“动态神经正交映射”的代码

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。

Matlab 12 2024-07-26