【努力做全网最热情、最专业的原创数据合集分享者，原创大合集均有专业售后服务，欢迎 咨询】 写在前面：地级市数字经济问题比省级尺度的数字经济文章更有说服力，更能得到 盲审青睐！ 本数据集为独家匹配测算的原创版本之2000-2022年共计23年间我 国地级市数字经济发展指数面板数据，附带所有原始数据和详细的测算方法，无需让您东奔 西走。涉及的所有原始数据，均经过我和同门多重审核校对（例如某些行政区在2021年 已经撤销调整，网传版本没有更正，会直接导致统计检验不通过，非常坑人），覆盖学界常 用的所有地级市，无一遗漏100%准确！（网传数据错误颇多，经济地理矩阵计算错误， 统计不全，所用百人互联网接入数居然都是一个数值！未免插值的太潦草了，我解决了这些 问题）数据工作量巨大，方向创新性极强，猜测近年会产生以数字经济为题目的国内外顶刊 至少10篇！总计上万观测值，专业匹配整理，回归显著性极好。提供售后咨询服务（数字 经济与数字金融是我所在课题组研究重点之一）。 Introduction 1.本贴 测算的地级市数字经济指数用于衡量地级市数字经济综合发展水平，以互联网发展为核心， 并从数字互联网发

高光谱与近红外光谱预处理算法集：涵盖SNV、Autoscales、SG平滑、一阶求导、归一化及移动平均平滑等功能,该算法主要用于处理高光谱和近红外光谱的原始数据，主要包括标准正态变量交化（SNV）、标准化（Autoscales）、SavitZky一Golay卷积平滑法（SG-平滑）、一阶求导（1st derivative）、归一化（normalization）、移动平均平滑（moving average，MA）等光谱预处理方法，替数据就可以直接使用，代码注释都已经写好。 ,高光谱近红外光谱处理; 标准正态变量变换(SNV); 标准化(Autoscales); Savitzky-Golay卷积平滑法(SG-平滑); 一阶求导; 归一化; 移动平均平滑(MA); 代码注释完备。,高光谱近红外数据处理算法：含SNV等预处理方法的优化代码指南

2003-2019年各省对外开放度数据（含原始数据+计算过程+结果） 1、时间:2003-2019年 2、来源：国家统计J、各省NJ 3、指标：进出口总额、GDP、对外开放度 4、范围：31省 5、计算说明：对外开放度=进出口总额/GDP

脑机接口技术是一种直接将大脑与计算机或其他电子设备相连接的技术，它通过解读大脑的电信号来执行特定的操作或与外界环境进行交互。随着科技的进步，脑机接口技术在医疗康复、人机交互、智能控制等领域的应用越来越广泛。其中，脑电图(EEG)数据由于其非侵入性和低成本的优点，成为研究脑机接口系统的首选数据类型。然而，原始的脑电数据往往包含许多干扰信号，如眼动、肌电干扰等，因此需要经过一系列的预处理步骤，以便于后续分析。 在进行脑电数据的预处理时，通常需要执行以下几个关键步骤： 1. 信号采集：这一阶段涉及使用脑电图机记录大脑活动产生的电位变化。通常，使用多通道电极阵列覆盖头皮表面，采集不同脑区的电信号。 2. 信号去噪：由于环境噪音、设备故障、生理活动（如眨眼、肌肉收缩）等因素，原始脑电信号中夹杂着大量噪声。预处理时，常用带通滤波器去除特定频率范围之外的噪声，并利用独立成分分析（ICA）等算法分离出脑电信号和噪声成分。 3. 脑电伪迹去除：脑电伪迹指的是非脑电活动产生的电信号，例如眼动导致的伪迹。去除这些伪迹需要识别并删除这些信号段落，或采用特定算法对伪迹进行校正。 4. 特征提取：处理完噪声后，需要从脑电数据中提取有用的特征，这些特征能够反映大脑的活动状态。常用的特征包括功率谱密度、小波变换系数、同步性等。 5. 标准化：为了保证不同时间、不同环境条件下的数据具有可比性，需要对脑电信号进行标准化处理。 在上述预处理完成后，得到的数据可以用于运动想象BCI（Brain-Computer Interface）系统的后续处理，这类系统能够识别用户的大脑活动并将其转化为特定的计算机命令。开放源代码的脑机接口平台，如openBMI，为研究者提供了一个共享和比较不同预处理和分类算法的平台。 由于脑机接口领域的研究与应用日益增长，开放脑电数据集对于算法的验证和比较具有重要意义。通过开放的脑电数据集，研究者可以更加透明地分享他们的发现，以及进一步提高脑机接口系统的性能和可靠性。 预处理是脑机接口研究中不可或缺的一环，它直接影响到系统的性能和最终应用的实际效果。因此，深入研究和优化预处理算法，是推动脑机接口技术进步的关键。

内容概要：本文深入探讨了泰勒图这一强大的数据可视化工具，特别是利用MATLAB实现泰勒图的具体方法。泰勒图能够将模型的相关系数、中心均方根误差和标准差三个关键评价指标整合到一张极坐标图上，提供了一个简洁明了的模型性能评估方式。文中不仅提供了原始数据和标准化数据两种情况下泰勒图的绘制代码，还详细解释了每一步骤的功能，如数据生成、统计量计算（相关系数、标准差、中心均方根误差）、极坐标转换及绘图设置等。此外，还介绍了如何通过调整点的颜色、大小等属性来自定义图表样式，使图表更加美观且信息丰富。 适合人群：对数据可视化感兴趣的科研工作者、数据分析员、程序员，尤其是那些希望深入了解模型评估方法和技术的人群。 使用场景及目标：适用于需要对比多个模型性能的情况，特别是在气象预报、环境科学等领域中，帮助研究人员快速直观地评估不同模型的表现优劣。通过泰勒图，可以更好地理解各模型之间的相对优势和不足，从而指导后续的研究方向。 其他说明：泰勒图的独特之处在于它能将三个看似独立的统计量统一到同一个几何框架下，使得复杂的多维信息能够在二维平面上得到有效的呈现。对于初学者来说，本文提供的详细代码注释和实例演示是非常宝贵的参考资料。

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

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

VeRi-776数据集, 用于智慧交通系统中车辆的REID重识别模型，减少跟踪ID的switch切换次数。

农业原始数据集 1.气象数据集 字段说明 编号 日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 当日最低温度 当日最高温度 湿度 取值范围 0-100 降水量 单位：毫升 风速 单位：米/秒 日照时数 小时 天气状况 晴天、雨天、阴天 数据格式 csv格式 2.农作物生长数据集 字段说明 编号 作物类型 包括： 小麦、玉米、水稻、大豆、高粱、油菜、花生、棉花 种植日期 作物开始种植的日期， 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 收割日期 作物成熟后进行收割的日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 生长期 从种植到收割的时间长度，以天为单位 产量 每公顷土地的作物产量，单位为吨 日照时长 作物生长期内每天的平均日照时长，单位为小时 降水量 作物生长期内的年降雨量，单位

TCGA数据集是转录组分析常用的数据库，从数据库中获取相应的数据集之后进行数据清洗过程相对麻烦，但同时也是最关键的一步，本资源是零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程中配套的代码+原始数据+最终处理好的数据。 零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程链接：https://blog.csdn.net/weixin_49878699/article/details/135373467?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135373467%22%2C%22source%22%3A%22weixin_49878699%22%7D