Przeprowadzka średnia matlab 2017a

Potrzebuję pomocy przy podejmowaniu następujących danych, które są zorganizowane w dużej macierzy i uśredniające wszystkie wartości, które mają pasujący identyfikator (indeks) i wyprowadzanie innej macierzy z tylko identyfikatorem i uśrednioną wartością, która go śledzi. Nie dajcie się zwieść przykładom, które zamieściłem, że pierwszy numer powtarza się dla około 15 linii, a następnie zmiany ID i to dotyczy całego zestawu różnych identyfikatorów, to są one ponownie powtarzane jako cała grupa, pomyśl najpierw blok kodu 1 2 3 1 5 9 2 5 7 2 4 6 następnie kod powtarza się z różnymi wartościami kolumn z wyjątkiem indeksu. Główną różnicą są wartości kończące identyfikator, który muszę wyedytować w programie Matlab i wyprowadzić czystą macierz, w której tylko jeden identyfikator jest w pełni uśredniony dla wszystkich wystąpień tego identyfikatora. Dziękuję za udzieloną pomoc. Zapytany Oct 14 13 o 15: 33 MVGC Multivariate Granger Przyczyn Matlabreg Toolbox MVGC Matlabreg Toolbox ma na celu ułatwienie analizy przyczynowej Granger z wielowymiarowymi i prawdopodobnie wielostanowiskowymi szeregami czasowymi danych. To nie jest czarne pudełko. Nie ma GUI, a raczej zestaw funkcji zaprojektowanych do użycia we własnych programach Matlabreg. Dostępne są skrypty demonstracyjne z adnotacjami, które mogą służyć jako szablony do pomocy w tym zadaniu. Zestaw narzędzi wykorzystuje nowatorskie, dokładne i wysoce wydajne podejście do obliczeń numerycznych i wnioskowania statystycznego przyczynowości Grangera, warunkowego i bezwarunkowego, w domenach czasu i częstotliwości, jak opisano w dołączonym dokumencie referencyjnym 1. Zestaw narzędzi ma za zadanie zastąpić popularną Granger Zestaw narzędzi do analizy związków przyczynowych (GCCA), który w dużej mierze obejmuje, ulepsza i rozszerza funkcjonalność GCCA. Oprogramowanie jest rozwijane i utrzymywane przez Lionela Barnetta w Sackler Center for Consciousness Science (SCCS), University of Sussex. wspierane przez Dr. Mortimer i Theresa Sackler Foundation. Aby zapoznać się z prawami autorskimi i warunkami licencji, zobacz dół tej strony. Wymagania systemowe Zestaw narzędzi MVGC został w większości opracowany i przetestowany na systemie Linux x8664 (glnxa64) z wersją Matlabreg R2017a z potencjalnym wyjątkiem kodu C (patrz poniżej), który powinien być w dużej mierze niezależny od platformy. Nie możemy jednak zagwarantować, że przybornik będzie działał bez problemów we wcześniejszych lub późniejszych wersjach Matlabreg. Przyborniki Matlabreg: Zestaw narzędzi MVGC wymaga zestawu narzędzi statystycznych 8482 do obsługi niektórych podstawowych funkcji. Toolbox 8482 zaleca się, aby rdzeń funkcji MVGC vartoautocov wymaga rozwiązania równania Lapapowa w czasie dyskretnym, a jeśli jest zainstalowany, użyje funkcji Dlyap Control Syetem Toolbox (jeśli ten link działał, masz go). Jeśli nie, domyślnie używany jest wolniejszy solver w Matlabreg. Szybszy rozwiązywanie eksperymentów jest również dostępny vartoautocov po więcej szczegółów. Rutynowa procedura szacowania widmowego tsdatatocpsd wymaga zestawu narzędzi przetwarzania sygnału 8482. ale nie jest uważana za niezbędną funkcjonalność. Pomoc i dokumentacja Sformatowane strony referencyjne dla wszystkich funkcji MVGC są dostępne w sekcji Informacje o funkcjach pomocy MVGC w przeglądarce Matlab Help Browser (uwaga: w wersji Matlabreg 2017a i nowszych, dostęp do nich można uzyskać pod linkiem do dodatkowego oprogramowania na dole Pomocy Strona domowa przeglądarki). Istnieje również pomocna funkcja narzędzia, która wyświetla te strony w przeglądarce pomocy, aby uzyskać pomoc dotyczącą funkcji MVGC lub skryptu o nazwie nazwa. M po prostu wpisz gtgt helpon name w wierszu polecenia Matlabreg. (Niestety Matlab obecnie nie ułatwia pomocy kontekstowej F1 dla stron zdefiniowanych przez użytkownika.) Aby uzyskać więcej szczegółów i teorii zobacz dokument referencyjny 1. i zobacz także dokumenty. podkatalogi docshtml i demo katalogu głównego MVGC. Należy również sprawdzić uwagi do wydania w celu uzyskania dalszych istotnych informacji i ostatnich zmian w tym oprogramowaniu. Pierwsze kroki Zestaw narzędzi MVGC jest instalowany po prostu poprzez rozpakowanie pliku dystrybucyjnego w wygodnym katalogu nadrzędnym. Spowoduje to utworzenie podkatalogu o nazwie mvgcversion. katalog główny MVGC. w katalogu nadrzędnym. W Matlabreg przejdź do katalogu głównego MVGC i uruchom skrypt startowy, aby zainicjować zestaw narzędzi i zintegrować pomoc i dokumentację skrzynki narzędziowej z systemem pomocy Matlabreg. Zauważ, że po instalacji skrypt startowy zostanie uruchomiony automatycznie, jeśli Matlabreg zostanie uruchomiony w katalogu głównym MVGC. Najłatwiejszym sposobem na rozpoczęcie pracy z MVGC Toolbox jest stosowanie anotowanych wersji demo w podkatalogu demo katalogu głównego MVGC, w szczególności skryptu mvgcdemo. Mogą one być używane jako szablony do własnego kodu. Mówiąc to, MVGC Toolbox nie może być uznany za oprogramowanie typu black-box. Do pomyślnego zastosowania niezbędne jest podstawowe zrozumienie zasad leżących u podstaw wnioskowania przyczynowości Grangera i podejścia obliczeniowego MVGC Toolbox. Zdecydowanie zaleca się, aby użytkownik poświęcił trochę czasu na zapoznanie się z dokumentem odniesienia 1. ze szczególnym uwzględnieniem Sekcji 3 dotyczącej zasad projektowania zestawu narzędzi MVGC. Schemat ścieżek obliczeniowych MVGC stanowi użyteczny przegląd. Wspólne nazwy zmiennych i struktury danych Poniżej podano typowe nazwy zmiennych i struktur danych w przyborniku MVGC. Argumenty funkcji Domyślne argumenty wejściowe, jeśli są obecne (które będą wskazane na odpowiedniej stronie odniesienia funkcji), mogą być zawsze wprowadzane jako pusta macierz lub, dla łańcuchów, pusty ciąg. Tak więc, na przykład, funkcja vartoautocov mogłaby zostać wywołana jako argumenty String, które zawsze są niewrażliwe na wielkość liter. Przybornik zachęca do używania standardowej składni Matlabreg dla brakujących argumentów wyjściowych, co może skutkować bardziej wydajnym wykonaniem. Na przykład, funkcja tsdatatovar może być wywołana tak, jakby wymagany był tylko wyjściowy SIG, co spowoduje szybszy kod. Różne zagadnienia Analiza przyczynowo-skutkowa w oparciu o modelowanie VAR zakłada, że ​​dane szeregów czasowych reprezentują proces stacjonarny (wielowymiarowy). Oczywiście w praktyce może to nie być uzasadnione założenie. Jednym ze sposobów radzenia sobie z tym problemem, łatwym do wdrożenia w MVGC Toolbox, jest przeglądanie danych szeregów czasowych, czyli przeprowadzanie analizy przyczynowej (prawdopodobnie przesuwających się) segmentów czasu (danych) w krótkim czasie, które, miejmy nadzieję, są dostatecznie bliskie nieruchomy. Takie podejście jest tym lepsze, jeśli dostępne są liczne zsynchronizowane dane próbne. Nieuchronnie będzie to jednak kompromisem między wielkością okna czasowego a jakością wnioskowania statystycznego, biorąc pod uwagę uzyskane mniejsze próbki danych. Skrypt demo mvgcdemononstationary ilustruje, jak zastosować tę technikę w praktyce. Zwracamy uwagę, że nie widzimy, aby rola MVGC Toolbox zapewniała funkcjonalność wstępnych danych szeregów czasowych (na przykład w celu poprawy stacjonarności), ponieważ dostępne jest do tego inne oprogramowanie. Jednak w przypadku przetwarzania wstępnego warto ostrzec, że niektóre typowe procedury przetwarzania wstępnego, takie jak filtrowanie, mogą poważnie zakłócić wnioskowanie przyczynowe Grangera (patrz uwagi w skrypcie mvgcdemo), a ponadto mogą powodować wątpliwości dotyczące interpretacji wyników. . Uważamy, że przetwarzanie wstępne powinno być traktowane z trwogą, a najlepiej ograniczone do minimum, na przykład w celu osiągnięcia zadowalającej stacjonarności. Należy pamiętać, że niezależnie od tego (prawie) jakikolwiek stacjonarny wielowymiarowy proces stochastyczny o szerokim znaczeniu może być modelowany jako VAR, nie oznacza to, że VAR będzie koniecznie dobrym (oszczędnym) modelem dla danych. Rzeczywiście, nadmiernie wysokie rzędy modeli (por. tsdatatoinfocrit) mogą równie dobrze wskazywać, że model VAR jest po prostu nieodpowiedni (lub może wskazywać na niestacjonarność). Na przykład, teoria mówi nam, że proces VAR ma wykładniczo rozkładającą się autokowariancję w dłuższej perspektywie. Jeśli twoje dane wykazują pamięć długotrwałą (tj. Zaniki autokowariancji w power-law), to np. ułamkowy model ARIMA może lepiej pasować do twoich danych, a analiza przyczynowa Granger-VAR prawdopodobnie nie jest drogą do zrobienia. Podobnie proces VARMA z nietrywialnym składnikiem średniej ruchomej może dawać zbyt wysoką kolejność modeli, gdy jest modelowany jako VAR. Byłoby z pewnością przyjemne móc obliczyć przyczynowość Grangera bezpośrednio dla takich alternatywnych modeli. Poczyniono pewne postępy w tej dziedzinie - w istocie pracowaliśmy nad nią sami (patrz np. L. Barnett i T. Bossomaier, Transfer entropia jako preprint stosunku liczby dziennej do prawdopodobieństwa, Phys. Rev. Lett. 109 (13). 2017) - ale to jest dla przyszłego wydania zestawu narzędzi. Tryb zgodności GCCA Mimo że natywne podejście MVGC do obliczeń przyczynowości Grangera jest oczywiście zalecane, dawni użytkownicy Zestawu Narzędzi Granger Przyczyn (GCCA) mogą chcieć odnieść się do skryptu mvgcdemoGCCA, który demonstruje i wyjaśnia użycie MVGC Toolbox w trybie zgodności GCCA . Zestaw narzędzi MVGC jest prawie w całości napisany w kodzie Matlabreg, jednak ze względów wydajnościowych, kilka procedur może być kodowanych w C (obecnie tylko funkcja genvar, używana do generowania testowych danych VAR). Jeśli odpowiednie pliki mex dla twojej platformy nie są zawarte w twojej dystrybucji tego oprogramowania (skrypt startowy wyda ostrzeżenie) powinieneś spróbować zbudować je za pomocą funkcji mvgcmakemex. Zasadniczo jednak brakujący plik mex-mex nie jest spowolnieniem (wolniejszym) Kod skryptowy Matlabreg o równoważnej funkcjonalności powinien być zawsze dostępny i wywoływany automatycznie. Uwaga 1: Przybornik jest obecnie dystrybuowany z gotowymi i przetestowanymi plikami mex dla 64-bitowych systemów Unix (w tym Linux), Windows i Mac, ponieważ były to jedyne dostępne platformy testowe. Jeśli Matlabreg wpadnie na ciebie, istnieje bardzo duża szansa, że ​​winę ponosi zbudowany fabrycznie mex. W tym przypadku (zakładając, że masz dostępny kompilator C kompatybilny z Matlabreg), powinieneś spróbować uruchomić mvgcmakemex z zestawem flag forcerecompile. Uwaga 2: Wstępnie zbudowane 64-bitowe pliki mex dla systemu Windows zostały skompilowane przy użyciu programu Microsoft Visual Studio 2017. Najwyraźniej kod kompilowany przy użyciu tego kompilatora wymaga składników środowiska wykonawczego Microsoft Visual Studio 2017. Nie możemy wiele z tym zrobić, jeśli nie masz zainstalowanego programu Microsoftreg Visual Studio 2017 w 64-bitowym systemie Windows, możesz zainstalować wymagane komponenty tutaj. lub ponownie skompiluj pliki mex przy użyciu innego kompilatora, ponownie uruchamiając mvgcmakemex z flagą forcerecompile. Referencje Uwaga: Jesteśmy w trakcie tworzenia tej publikacji open-access w międzyczasie, preprint (zawarty w dystrybucji) jest dostępny tutaj (format PDF - ustaw domyślną przeglądarkę Matlab w Plik - gt Preferencje - gt Pomoc - gt PDF Reader ). Skontaktuj się z autorami Aby uzyskać ogólne informacje na temat pomocy technicznej, komentarze, pytania, raporty o błędach i sugerowane usprawnienia, wyślij e-mailem m v g t o o l l o x e. a. u k. Chcielibyśmy szczególnie wiedzieć, czy przybornik jest przydatny w swoich badaniach. MVGC Toolbox v1.0. kopia Lionel Barnett i Anil K. Seth, 2017. Zobacz plik license. txt, aby zapoznać się z warunkami licencji. Catch clc clear all close all figure set (gcf, Color. White) Poprawka h1 (0 0 1 1,0 1 1 0,1 1 1 1, r) łata alfa (h1, 0,5) h2 (0 1 1 0,0 0 0 0,0 0 1 1, b) łata alfa (h2, 0,5) h3 (0 0 0 0,0 1 1 0 , 0 0 1 1, y) widok alfa (h3, 0,5) (-37,5, 30) oś kwadratowa wyłączona xlabel (X) ylabel (Y) zlabel (Z) RAJ - Demo fMRI MATLAB dartmouth. edu Nieudokumentowana jakość obrazu Metrix MUX Pakiet oceny jakości wizualnej: MSE, PSNR, SSIM, MSSIM, VSNR, VIF, VIFP, UQI, IFC, NQM, WSNR, SNR. Matthew Gaubatz. Fałszywy. cz. krzydły. edunyzakresu metrycznego, średni-kwadratowy-błąd (MSE), szczytowy sygnał-do - noise ratio (PSNR), stosunek sygnału do szumu (SNR). Fałszywy. ece. cornell. edugaubatzmetrixmuxMSE. html indeks podobieństwa strukturalnego (SSIM), wielkoskalowy indeks SSIM ece. uwaterloo. ca. Sztuczki - wycinki kodu GPU i EEGLAB EEG poploadset (sampledataeeglabdataepochsica. set) data2 EEG. data tic timefreq (zmiana kształtu (dane2, rozmiar (dane, 1), EEG. pnts, rozmiar (dane, 2) EEG. pnts), EEG. srate, cykle, 3) toc Upłynął czas 9,117511 sekund. dane c (EEG. data (.)) tic timefreqgpu (zmiana kształtu (dane, rozmiar (dane, 1), EEG. pnts, rozmiar (dane, 2) EEG. pnts), EEG. srate, cykle, 3) GPUsync toc Elapsed czas wynosi 3,417511 sekund. zestaw znaków (gcf, kolor, biały) set (gcf, Units, Normalized, Position, 0.0 0.0273 1.0 0.9072) img imread (peppers. png) Załaduj rozproszony obraz (rand (1,20) -0,5, rand (1, 20) -0.5) Wykreśl trochę losowego zatrzymania danych w Dodaj do obrazu fabuły (-0.1 0.1,0.1 -0.1, img) Narysuj obraz Jak wydrukować obraz jpg w 2D i 3D stackoverflowquestions3719502how-can-i-plot - an-image-jpg-in-matlab-in-both-2-d-and-3-d. Kodowanie ind nchoosek (1: 8,3) dane zestawu danych (ind) D spmeegload (filename. mat) dane D. selectdata (Cz, 0.3 0,5,) Czy pomoc meegselectdata Utwórz interaktywny HTML Plik HTML z MATLAB surface mathworksmatlabcentralfileexchange27333-create - 3d-interactive-html-file-from-matlab-surface Przykład: X, Y, Z szczytów (30) h surfowanie (X, Y, Z) javaview (h, peaksurface, C: UsersskDesktop3d-PDFjvtest, C: Program Files ( x86) JavaViewjars, 1) Działka Human Cortex clc clear all close all load mnimeshcortex20484.mat patchinfo. Vertices vert patchinfo. Faces face patchinfo. FaceColor w patch (patchinfo) axis square MATLAB Tensor Toolbox Version 2.4 (wydanie 22.03.2017) csmr. ca. sandia. gov tgkoldaTensorToolbox Ciągłe modele profili (CPM) Zestaw narzędzi Matlab Napisane przez Jennifer Listgarten cs. toronto. edujennCPM Nauka Deep Boltzmann Machines mit. edumatrbm - Kod szkolenia Restricted Boltzmann Machines (RBM) i Deep Belief Networks w MATLAB code. googlepmatrbm Kod MATLAB dla danych mieszanych FA z wykorzystaniem ograniczeń wariacyjnych cs. ubc. c aarakotomtoolboxindex. html SMLR cs. duke. eduaminksoftwaresmlrdocumentation pmtk3 zestaw narzędzi do modelowania probabilistycznego dla MatlabOctave, wersja 3 code. googleppmtk3 Zestaw narzędzi Regresja logiki rzadkiej (przybornik SLR) MATLAB cns. atr. jpoyamashiSLRWEB. html CVM - cse. ust. hkivorcvm. html LIBSVM - csie. ntu. edu. tw cjlinlibsvm SimpleSVM - asi. insarouen. fr hansenjprojectsele585OCR Tytuł programu: TopoToolbox, Twórca: Wolfgang Schwanghart Najpierw dostępne: 2009, Język źródłowy: MATLAB Wymagania: MATLAB R2009a, narzędzie do przetwarzania obrazu Dostępność: TopoToolbox jest dostępny bezpłatnie i może do pobrania na stronie physiogeo. unibas. chtopotoolbox MATLAB Lazer Toolbox wa. ctw. utwente. nlsoftwarelaserindex. html Biopsychologia-zestaw narzędzi: bezpłatny zestaw narzędzi Matlaba open-source do kontroli eksperymentów behawioralnych Journal of Neuroscience Methods, Volume 175, Issue 1 , 30 października 2008 r., Strony 104-107 Jonas Rose, Tobias Otto, Lars Dittrich dx. doi. org. libproxy1.nus. edu. sg10.1016j. jneumeth.2008.08.006 MATLAB Fundame ntals Brian H. Hahn, Daniel T. Valentine Essential Matlab for Engineers and Scientists (wydanie czwarte), 2017, strony 23-76 Matlab Laser Toolbox G. R.B. E. Rmer, A. J. Huis in 8217t Veld Physics Procedia, Volume 5, Part 2, 2017, Strony 413-419 KARDIA: Oprogramowanie Matlab do analizy interwałów międzykomorowych serca Pandelis Perakakis, Mateus Joffily, Michael Taylor, Pedro Guerra, Jaime Vila Metody i programy komputerowe w Biomedicine, Tom 98, Wydanie 1, kwiecień 2017, Strony 83-89 mcc - o nazwa-pliku-m program główny. Aby wybrać kompilator mex - setup img imread (nazwa. png) imagesc (img) set (gca. Jednostki normalizowane Pozycja 0 0 1 1, Widoczne wyłączone) zestaw (gcf Jednostki, piksele, pozycja 100 100 rozmiar (img 2) rozmiar (img. 1)) print (gcf. Nazwa. eps. - depsc2 - r300) yvesdistrib. html SLEP: pakiet nauki rzadkiej public. asu. edutgkoldaTensorToolboxthankyou-2.4.html Skrypty Matlab do obliczania indeksów synchronizacji fazowej, a mianowicie na stronie Dr. Rosenblums agnld. uni-potsdam. demrospublications. html EEG Butterfly fabuła D spmeegload wykres postaci (D. time, squeeze (D (D. meegchannels.))) Matlab Toolboxes dsp. rice. edusoftwaremwm. shtml MATLAB im ySQL courant. nyu. edualmgrenmysql Wavelets MATLAB www2.isye. gatech. eduMATLAB Symulacja 147Shoebox148 Akustyka pokojowa do użytku w nauczaniu i badaniach media. paisley. ac. uk filtrowanie kalmana przy użyciu programu matlab Przybornik filtra Kalmana dla Matlab cs. ubc. ca Przybornik tablicy audio engr. uky. edu donohueaudioArraysMAToolbox. htm Przykłady i demonstracje engr. uky. edu Przydatne funkcje i skrypty Matlab dla sygnałów i systemów Laboratorium EE422G engr. uky. edu BoxCount MATLAB fast. u-psud. fr moisymlboxcounthtmldemo. html Wizualizacja trendów Stephen Piche Software for modelowanie bump jest dostępne z bsp. brain. riken. jpLIBSVM - Biblioteka dla wektorów pomocniczych Chih-Chung Chang i Chih-Jen Lin csie. ntu. edu. tw cjlinlibsvm Zestaw narzędzi Matlaba dla redukcji wymiarów ict. ewi. tudelft. nllvandermaatenMatlabToolbox forDimensionalityReduction. html Kod MATLAB theoval. cmp. uea. ac. ukgcccblblogregsoftwaredemo. m Skompilowany EEGLAB sccn. ucsd. eduwikiA13: CompiledEEGLAB MATLAB Tutorial Pascal Wallisch, Michael Lusignan, Marc Benayoun, Tanya I. Baker, Adam S. Dickey, Nicholas G. Hatsopoulos Matlab dla neuronaukowców, 2009, strony 7-56 Mniejsze oszacowanie gęstości prawdopodobieństwa zestawu cis. uws. ac. ukhe --- ic0reddensindex. htm Metody SVM i Kernela Matlab Toolbox asi. insa-rouen. frenseignantsarakotomtoolboxindex. html Pisanie szybkiego kodu Matlab - Pascal Getreuer, luty 2009 math. ucla. eduboydcvxexamplesindex. html Maximum Matrix Factorization ttic. uchicago. edunatimmmfcode. html Dostępne oprogramowanie do nauki MRF ics. uci. edudsimasoftwareAKSESAKSESmatlab. html Metody aproksymacyjne dla Regresja procesu Gaussa gaussianprocess. orggpmlcodematlabdocsparse-approx. html Zestaw narzędzi MATLAB do segmentacji wielowymiarowych danych mieszanych eecs. berkeley. eduninatindex. html Zestaw narzędzi LIBRA wis. kuleuven. bestatrobustLIBRA. html LIBRA: biblioteka MATLAB do niezawodnej analizy Verboven, S. Hubert, M. ( 2005) Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 75, 127-136. matlabmatkatuyo MATLAB - Profiluj swój kod, aby znaleźć wąskie gardła: profil w raporcie profilu myfun Implementacja MATLAB algorytmu regresji logiki rzadkiej z regułą bayesowską (BLogReg) jest dostępna z theoval. cmp. uea. ac. uklvdrmaatendrdownload. php GraphClus, program MATLAB dla analiza skupień za pomocą teorii grafów Clifford S. Todd. Tivadar M Toth i Rbert Busa-Fekete Computers amp Geosciences Jak zainstalować kompilator GNU kompilatora (gcc) dla Windows, aby skompilować Matlab MEX i inne pliki gnumex. sourceforge Proces Matlab Markowa www-math. bgsu. eduSIMON rozpoczyna standardową grę. SIMON (N) uruchamia grę klawiszami N. Instrukcje: Naciśnij przycisk start (zielony trójkąt wskazujący na prawo), aby rozpocząć grę. Zobacz i posłuchaj tego, co Simon mówi i powtórz to. - Naciśnij przycisk stop (czerwony kwadrat), aby zatrzymać grę. Naciśnij przyciski góra / dół (żółte trójkąty skierowane w górę i w dół), aby zmienić liczbę przycisków. mathworksmatlabcentralfileexchangeloadFile. doobjectId13879ampobjectTypefile December 2009 - BHC