广义表

本节我们将详细介绍数据结构中串、数组和广义表的定义、特点和操作。串是一种特殊的线性表，其数据元素是字符，串的顺序存储结构包括定长和变长两种形式。数组作为另一种特殊的线性表，允许任何类型的数据元素。广义表则更为灵活，其元素可以是任何类型的数据，也可以是另一个表。我们还将讨论串的操作，包括创建、复制、连接、比较和搜索等。详细内容将帮助您深入理解这些重要的数据结构。

Java 的广义表操作实现，挺适合用来练手数据结构的。取表头、表尾、判断空不空、算长度、深度这些基本操作都有，插入和删除第 i 个元素也写得比较清楚。整体代码结构还挺直观的，用了两个类：一个是代表节点的 GenNode，一个是广义表本体 GenList，设计得蛮规整。 是递归算深度那块，写得还不错，子表的时候也考虑得挺周全。你要是刚好在学 Java 数据结构，这个例子值得照着敲一遍，能帮你理清楚广义表的思路。嗯，还有个建议，插入和删除操作里对 index 边界的要再细抠下，不然容易越界。 想扩展功能也挺方便的，比如支持复杂嵌套结构、多类型数据等等。拿这个代码当底子，加点调味料就能做成自己的一套

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

广义 S 变换的 MATLAB 程序，挺适合刚上手或想深入这块儿的朋友玩一玩。代码结构清晰，用起来不绕弯，调试方便，适合配合自己数据实战一波。想了解原理的，看注释就够了，逻辑挺直白，没啥门槛。你要是做信号、时频这些，拿来直接改改就能用。 哦对了，作者还搭配了几个相关的资源链接，一起看看会更有感觉，是那个逆 S 变换和小波那几个，扩展性强，蛮推荐的。

如果你在研究广义逆矩阵，那这篇关于Moore-Penrose广义逆的白皮书挺有用的。它从矩阵的酉相抵标准形入手，给出了一个简洁的证明，你理解广义逆的存在性。实际上，矩阵A的广义逆可以满足一些特殊的条件，比如AXA = A、XAX = X等，挺好理解的。白皮书内容也涵盖了关于矩阵奇异值的部分，如果你是做矩阵运算的开发者或者学者，这篇资料应该蛮适合你参考的。还不错的是，文中对A+的存在性做了详细，帮你更好地把握广义逆的应用场景，尤其是在一些计算机视觉、数据等领域。，假如你也想了解更多关于矩阵相关的其他资源，可以看看相关的链接哦！

这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。 如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。

这个程序可以直接在Matlab中的S函数模块中使用，是一个优化版本。

广义S变换MATLAB程序 以下是广义S变换的MATLAB程序示例，可以直接运行： function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq) % signal: 输入信号 % time: 时间向量 % freq: 频率向量 % 计算广义S变换 S_transform = zeros(length(time), length(freq)); for i = 1:length(freq) % 定义变换核函数 kernel = exp(-2*p