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segy(matlab)
说明： 基于matlab研究地震勘探数据处理的源代码 ，matlab相信大家都知道，功能相当强大。很容易上手(Research based on seismic data processing matlab source code, matlab I believe we all know, quite powerful. Very easy to use)
- 2011-04-11 16:50:49下载
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MATLAB
说明： 比较全的MATLAB常用指令表与MATLAB软件符号语言工具箱，方便大家使用。(Comparison of all the MATLAB command table used sign language with the MATLAB software toolbox, facilitate the use.)
- 2010-05-05 01:44:27下载
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Radar-Problems---2
radar problems and solutions
- 2014-02-18 02:31:30下载
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Atenna
天线电磁场仿真MATLAB模型，是天线计算中的不错教程(Atenna and EM modeling with matlab)
- 2009-03-11 18:02:51下载
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doa_tct
TCT算法 用于宽带聚焦的一种算法 自己编的一段
也不一定对(TCT algorithm is an algorithm for broadband-focused section of its code is not necessarily)
- 2010-09-08 10:37:04下载
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MATLAB
MATLAB句柄操作 经典的 MATLAB句柄操作 经典的(Of MATLAB handle operations classical MATLAB handle operation classic)
- 2013-02-28 12:13:00下载
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linearization_examples1
非线性系统线性化的相关材料,对学习非线性的朋友很有帮助.(nonlinear systems of linear related materials for the study of nonlinear helpful friends.)
- 2020-08-29 15:08:11下载
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imm_extend
扩展的交互多模型在目标跟踪方面的应用，用来估计一维的目标加速度，并不时的改变转移矩阵(Interacting multiple model)
- 2011-06-24 22:38:54下载
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renal-artery-input-function
Renal artery input function(AIF) fitting tool.
It s used for mice Contrast-enhanced MR image.
- 2011-07-20 17:23:50下载
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bootgmregress
自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。
在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。
二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，他们都含有线性关系的斜率。据索卡尔和罗尔夫（1995），模型二回归的主题是一对哪些研究和争论仍在继续，最终建议是很难做出。
BOOTGMREGRESS模型II是一个引导程序。这需要s引导和规范样品前坡计算变量。这两个变量的每个转化为具有零均值和标准差的一个。由此产生的斜率是线性回归系数的Y在X里克创造了这个词（1973）几何平均数并给出了一个模型II回归广泛审查。它也被称为引导标准的主要轴线(The bootstrap is a way of estimating the variability of a statistic from a single data set by resampling it independently and with equal probabilities (Monte Carlo resampling). Allows the estimation of measures where the underlying distribution is unknown or where sample sizes are small. Their results are consistent with the statistical properties of those analytical methods.
Here, we use the Non-parametric Bootstrap. Non-parametric bootstrap is simpler. It does not use the structure of the model to construct artificial data. The vector [yi, xi] is instead directly resampled with replecement. The parameters are constructed from these pairs.
Model II regression should be used when the two variables in the regression equation are random and subject to error, i.e. not controlled by the researcher. Model I regression using ordinary least squares underestimates the slope of the linear relationship between the variables when they both contain error. According to Sokal and Rohlf (1995), t)
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