闭区间

本例程利用分析方法在给定区间内查找任意函数的所有实根。通过使用Chebyshev多项式逼近函数，并采用JP Boyd提出的高效分析方法来精确定位这些根。用户需将欲求根的函数以MATLAB匿名函数形式提供，例如：FindRealRoots(@(x) besselj(1,x), a, b, n)，其中n为Chebyshev展开的元素数，在区间[a, b]内计算函数besselj(1,x)的所有实根。程序运行后将显示计算所需时间，并给出原始函数图像及其在指定区间内的近似值。若结果不一致，建议增大'n'的值再次尝试。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

输入矩阵X大小为[nsamples, ncols]，输出矩阵Y中每一列的值都已重新缩放至区间[0, 1]内。示例：X = randint(100, 4);Y = rescale(X);display(min(Y));display(max(Y));

在假设检验中，Z值检验是一种常用的统计方法。Z值的取值范围决定了假设检验的接受域和拒绝域。例如，在90%的置信水平下（α=0.1），Z值的接受域为 -1.64 到 1.64 之间。

华中与华南地区黄缘闭壳龟在形态特征上存在显著差异，其中体质量、背甲长宽比值、腹甲长宽比值、背甲长宽比与腹甲长宽比等指标差异显著。华中地区A、B两个群体形态差异较小，与华南地区群体差异较大。

MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法，陶克，王意洁，数据流上频繁项集挖掘是数据挖掘有效手段之一，是相联规则挖掘的重要基础。频繁闭项集挖掘的结果更简洁而又能保留所有频繁项集的结果。

两不等式相加得到 n ，也就是非零区间。 例如： 1 0 1 2 n 3

在工程实例中，使用x=μ̂ ， 22ˆ s=σ ， s=σ̂ （9） 2.2区间估计点估计虽然给出了待估参数的一个数值，但未告知估计值的精度和可信程度。一般而言，总体的待估参数记作θ （如2,σμ ），由样本算出的θ的估计量记作θ̂ ，人们常希望给出一个区间]ˆ,ˆ[ 21 θθ ，使θ以一定的概率落在此区间内。若有αθθθ −=

利用Matlab开发了一种闭式低压断路器电机转速控制系统，该系统基于SVPWM技术，有效提升了感应电机的转速控制精度和效率。

函数文件：ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准，以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积