此函数提供多元正态分布条件期望和协方差矩阵的矢量化估计。 均值是一个矩阵，其中行表示期望向量。 Sigma 是协方差矩阵。 Ind 是第一个无条件参数的索引。 值是条件值的矩阵，其中的行对应于平均行。
2022-08-22 15:20:14
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此软件包应由软件包开发人员用作后端。 它允许开发人员在其程序包定义的fit方法中添加::CovarianceEstimator参数。 有关FixedEffectModels ，请参见FixedEffectModels 。
此程序包中定义的每种类型都定义以下方法：
# return a vector indicating non-missing observations for standard errors
completecases (table, :: CovarianceEstimator ) = trues ( size (df, 1 ))
# materialize a CovarianceEstimator by using the data needed to compute the standard errors
materialize (table, v :: Cov
2022-07-17 11:17:50
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自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响，曾浩，刘玲，在自适应数字波束合成（DBF）中，通常都会需要对协方差矩阵进行估计，而估计该矩阵时所产生的误差，取决于所使用的快拍数，进而，
2022-05-23 19:33:05
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人脸识别仿真,提取ORL人脸数据库的协方差矩阵S的特征值和特征向量,通过PCA降维后人脸识别+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-17 10:05:21
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斯科纳
欢迎来到scona GitHub存储库！ :sparkles:
开始使用
如果您不想打扰整个页面，可以通过以下三种方法来弄污双手并探索scona ：
使用pip将scona安装为python软件包
pip install -e git+https://github.com/WhitakerLab/scona.git#egg=scona
查看我们的以获取基本功能示例。 或者交互运行它。
阅读文档： :
我们在做什么？
scona是执行小号tructural协方差脑N使用蟒etwork一个nalyses的工具包。
scona获取从结构MRI获得的区域皮层厚度数据，并生成一组受试者之间区域之间的相关矩阵。 相关矩阵与networkx软件包一起使用，以生成各种网络和网络度量。
该scona代码库最初由Kirstie Whitaker博士开发，用于精神病学网络中的神经科学出版物“青春期与
2022-05-16 09:41:15
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