matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr

求100 以内的素数。要求:1)以十进制输出这些素数,每行10 个,每输出一个素数都要有数秒的停顿;2)统计这些素数的个数,以十进制形式输出;3)计算这些素数之和,以十进制形式输出;4)数据的输入和结果的输出都要有必要的提示,且提示独占一行;5)要使用到子程序。

一个拟合CST曲线的程序，用来做翼型优化使用（也可以用到其它曲线拟合上）。 首先读入一个翼型数据，反求这个翼型的6*2个控制参数。通过这修改这个12个控制参数（其中的任意几个），来达到生成新的翼型的目的。(使用了NASA0714翼型作为例子 )

给出了三个函数 TRIangles、QUADangles 和 FindAngles，用于在顶点已知时求三角形和四边形的角度。 TRIangles 需要顶点以便 3X2 来计算它的三个角度。 QUADangles 需要 4X2 顺序的顶点来计算它的四个角度。 顶点以逆时针方向输入。 输出是一个行向量。 当需要计算许多三角形和四边形的角度时，使用 FindAngles，它将取顶点并根据顶点的顺序给出角度。 向量之间的点积用于计算角度。 theta = arc((ab)/(|a|*|b|)) 找到角度后，使用 sum(angles) 检查角度。 如果顶点是三角形的总和将为 180，四边形的总和将为 360。 感谢下载。 不要忘记评价或评论。

这个问题和值得研究，这个程序我弄了很久，希望能够给朋友们 学习的机会

Aviator是一个轻量级、高性能的Java表达式执行引擎，它动态地将表达式编译成字节码并运行。

matlab实现变异系数法求权重代码，输出结果包括变异系数法所求得的权重以及利用该权重对对象进行打分。直接替换程自己的数据集即可运行

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计。理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法。

矩阵求逆的代码，只能用于三阶矩阵 ，c#语法

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