任何可调
各种有用的资源：
2021-12-13 19:25:06
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互信息计算matlab代码计算聚类之间的调整后的相互信息
该存储库包含用于在R中的聚类之间快速且并行地计算调整后的相互信息（AMI），归一化的相互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。
NMI和ARI被广泛使用并且是成熟的分区协议度量标准。
调整后的相互信息度量标准由提出。
它提供了归一化的互信息度量，可通过计算观察到的群集大小分布的分区之间的预期互信息（EMI）来校正随机预期分区重叠的基线值，从而对其进行校正。
有关更多信息，另请参见。
原始作者提供了计算AMI值和其他功能的信息。
该存储库中的代码提供了AMI，NMI和ARI的快速，高效和可并行计算。
它用于特定的生物学应用：在将微生物宏基因组序列数据聚集成（OTU）时评估分区的一致性。
该存储库中提供的数据是针对〜1M序列的集合，根据完整链接或平均链接聚类，将其聚集成OTU。
两个分区都以每行一行（“
otu映射”）和每行一行（“
seq映射”）的格式保存；
R脚本中提供了更多详细信息。
重要的是，该代码是通用的，可用于任何类型的聚类数据。
将序列聚类到OTU中只是一个应用示例。
2021-11-17 09:12:30
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描述： 1.获取相机位置的初始值：[omega, phi, kappa, Xc, Yc, Zc] 2.获取相机内部参数的初始值[f,xc,yc,K1,K2,K3,P1,P2,B1,B2] 在 fraser 1996 中提到； 3. 求解束平差中的所有参数。 N01。 速度相当适合 2000 方程。 N02。 这不是稀疏束调整。 N03。 所有输入参数都存储在一个 .mat 文件中，并附上一个示例文件用于测试目的
2021-10-08 16:07:42
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多点最优最小熵解卷积调整Geoff McDonald (glmcdona@gmail.com) 的代码，2015 McDonald、Geoff L.和赵青。 “多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测。” 机械系统和信号处理 82 (2017)：461-477。 有关该论文的 PDF 版本，请参阅我的博客： http : //www.split-code.com/rotation.html
多点最优最小熵解卷积 (MOMEDA) 计算算法。 这提出方法求解用于从信号中解卷积周期性脉冲序列的最优解。 最适合应用于从振动信号到去卷积的旋转机器故障与许多齿轮和轴承故障相关的脉冲式振动。 此上传包括用于基础解卷积的“momeda”和用于绘图的“momeda_spectrum” 光谱。 通常，此光谱将在对应于临界值的周期处产生峰值频率，以及由此产生的幅度可以被跟踪以监视机器组件的运行状
2021-09-16 12:44:00
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IEC 61800 Series Adjustable speed electrical power drive systems - 包含全部20份最新英文版标准文件.7z
2021-09-02 12:01:17
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>>说明： 在主文件中，随机生成一组点和相机，即分布在平面上的点和平行于平面移动的相机。 每个点计算 2d 图像投影，相机使用真实位置观察该点。 在这一步之后，高斯噪声被添加到点的 3D 坐标 (xyz) 和相机的 6D 坐标 (xyz phi theta psi)。 然后，通过使用3D点到摄像机图像平面的重投影误差定义成本函数来提出优化问题。 Levenberg-Marquardt和Trust-Region-Reflective最小二乘均被使用。 如果指定使用第二种算法，则构建表示雅可比稀疏模式的矩阵以实现优化的显着加速。 编写此代码只是为了展示捆绑调整问题的性质以及如何实现它。 它的意思是用于学术目的。 >>用途：
只需运行主脚本即可。 要更改相机的几何形状或点云的几何形状，只需编辑 Pose 和 Point Cloud Generation 部分下的主脚本。
>>兼容性：
在
2021-09-01 09:33:08
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