该程序可用于评估图像的一阶导数。 过滤器的方向可由用户指定。 一般来说，这些过滤器可用于边缘检测和图像分析。 该程序创建的过滤器源自以下所示的“可操纵过滤器”： WT Freeman 和 EH Adelson，“可控滤波器的设计和使用”，IEEE PAMI，1991。 包含一个演示程序 (runDemo.m)，它将创建一个动画，显示从 0 度到 360 度（以 15 度为增量）均匀分布的方向导数。

如果您将其用于学术目的，请引用： 1. Szymon Rusinkiewicz 撰写的“在三角形网格上估计曲率及其导数”（2004 年） 2. Y. Ben Shabat, A. Fischer，“使用曲率分析为增材制造设计自适应多Kong微结构”第 25 届 CIRP 设计会议。 2015 年，以色列海法。 此代码是根据 [1] 实现的。 GetCurvatures 计算曲率张量和主曲率在% 面顶点数据结构中给出的网格的每个顶点％输入： -FV -struct - 三角形网格面顶点数据结构（包含 FV.face 和FV.顶点） -toggleDerivatives - 标量 1 或 0，指示是否计算曲率导数％输出： -PrincipalCurvatures - 2XN 矩阵（其中 N 是包含每个顶点的主曲率 k1 和 k2 的顶点数-PrincipalDir1 - 包含 k1 主体方

matlab求导代码时间导数分布修复（TDDR） 关于 该存储库中的代码是TDDR算法的参考实现，如下所述： Fishburn FA，Ludlum RS，Vaidya CJ和Medvedev AV（2019）。 时间导数分布修复（TDDR）：一种用于fNIRS的运动校正方法。 神经成像，184，171-179。 土井： 用法 Matlab： signals_corrected = TDDR(signals, sample_rate); Python： from TDDR import TDDR signals_corrected = TDDR ( signals , sample_rate ); 输入项 信号：未校正的光密度数据的[sample x channel]矩阵 sample_rate ：一个标量，反映以Hz为单位的采集速率 产出 signal_corrected ：校正后的光密度数据的[sample x channel]矩阵 工具箱 NIRS脑部分析 TDDR算法在nirs.modules.TDDR模块中实现。 典型用法如下： % Construct preprocessin

本文推导了BP神经网络反向传播算法，并用矩阵进行表示，文章中先介绍矩阵偏导数的知识，再将其用到推导中。

matlab求导代码GPR_DOB_MAP 使用高斯过程回归（GPR）模型和导数观测值（也称为局部线性模型）的非线性动力学系统的最大后验（MAP）状态估计量。 这是我的CGNCC 2016论文随附的源代码。 X. Yang，B。Peng，H。Zhou和L. Yang，[使用高斯过程和预先计算的局部线性模型的非线性动态系统的状态估计]（“ IEEE Xplore”），2016 IEEE中文版制导，导航和控制Conference（CGNCC），南京，2016年，第1963-1968页。 目录结构 GPR_DOB包含具有派生观测值的高斯过程回归模型的代码。 这是存储库的精确复制，带有一个附加的'sq_dist.c'及其编译的二进制文件，以提高原始mfile'sq_dist.m'的执行速度 GPR_DOB_MAP包含此存储库的主要代码，即使用GPR模型和派生观测值的MAP估计器。 名称为example_的文件就是示例文件。 飞机攻角估计的例子 此存储库中有两个示例，都在MATLAB中运行。 这些示例使用其他纵向可变项的测量值来估计飞机的迎角，并构成了我在CGNCC2016文件中进行调查的案例研

差异 该软件包用于数值计算分数导数和积分（微积分）。 可以使用多种不同的积分定义选项，包括Grunwald-Letnikov（GL），“改进的” Grunwald-Letnikov（GLI），Riemann-Liouville（RL）和Caputo（即将推出！）。 通过API，您可以在一个点或一组函数值上计算差分积分。 动机 分数分数微积分的现成易用代码几乎没有。 当前可用的功能通常是更大包装中的智能部件，或者仅提供一种数值算法。 Differentint软件包提供了多种算法来计算差分积分，并提供了与广义二项式系数有关的一些辅助功能。 安装 该项目需要Python 3+和NumPy才能运行。 使用pip从Python打包索引（ ）进行安装很简单。 pip install differint 包含文件 核心文件 描述 differentint / differint.py 包含分数微分和积分算法。 测试/ test.py 包含所有单元测试的测试套件。 以上两个文件都有对应的__init__.py文件。 设定档 描述 .gitignore git push / pull请

2、伪偏导数的辨识 控制律算法(6)式中，在当前时刻k未知的变量是伪偏导数与控制量u(k)。由定理2.1知，满足假设2.1～2.3的任何非线性系统均可以由带有时变参数 的动态时变线性系统(3)式来表示，显然，任何的时变参数估计算法，如最小二乘算法等都能估计 。这里采用与控制律算法相对应的算法，由准则函数可以求出 的估计值。 辨识 的目标是，使 无限逼近y(k +1)-y(k)，同时还要使伪偏导数的值变化的不是太快，因此设计如下的估计准则函数：

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