基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

MATLAB计算全局声发射B值统计系统：逐个统计并输出试件全局b值、相关系数及拟合函数代码，适用于幅值上下边界整数范围（40-100dB）的快速教学与实用工具,MATLAB计算全局声发射b值及统计：逐一计数、精准输出试件b值、相关系数与拟合函数代码详解 - 简明注释助力秒学，适用于幅值范围限制的整数（40dB-100dB）,matlab计算全局声发射b值-逐个统计， 可输出试件全局的b值、相关系数和拟合函数，代码带有简明扼要的注释，包教包会，需要的可以直接，秒适用于幅值具有上下边界的整数(如40-100dB)。 ,关键词：MATLAB计算；全局声发射b值；逐个统计；试件全局b值；相关系数；拟合函数；幅值上下边界；整数（如40-100dB）；代码注释。,Matlab计算全局声发射B值统计代码（含注释）

mianbo1.m文件为利用相移法提取瑞雷波频散曲线的主程序。PhaseShiftOfSW.m文件为相移法的封存程序。calcbase.m和fastcalc.m为快速矢量传递算法正演频散曲线的程序，可在我主页另一资源中获取。主程序中还有对提取曲线与正演曲线做均方差和相关系数的部分，判断相移法提取的精度。另外附带seismo_w为正演好的面波程序，可以进行测试。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

从excel中读取信号，首先计算信号的vmd分解，得到imf分量，然后根据imf分量与原始信号的相关系数确定出信号imf喝噪声imf，对有用的imf进行小波阈值滤波，最后对滤波后的imf进行重构输出信号。 下图是流程图盒vmd分解结果的时域后频谱

EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比

结合人类听觉系统，提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法，充分利用复倒谱变换的性质，将原始音频信号分成若干帧，每帧实施复倒谱变换后，在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。水印的提取不需要原始音频信号，是一种盲水印算法。实验结果表明，嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性，而且对添加噪声、重新采样、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。