Qt中将QTableView中的数据导出为Excel文件实例

基于压缩感知的分布式视频编码框架matlab代码

1. 时间日期切换显示：我们设计了三种显示模式操作：在主程序待机运行中，按下按键2，主程序进入日期显示(动态)，默认显示方式为日期时间跳变显示，按1键在三种模式间切换，具体效果如下：模式一日期、时间跳变切换效果：显示时间(4秒)=>显示年(1秒)=>显示月日(1秒)=>显示时间…模式二日期、时间流水显示效果：显示内容为年月日时分秒从右往左进入显示区(1秒1位)，时分秒出现后停留显示6秒，清屏重新显示。模式三日期、时间滚屏显示效果：年、月日、时间由显示区由上向下循环滚动出现，移入移出速度为0.4s，中途停留显示3.6s。2. 闹钟、整点报时：闹铃可以设置3个，分别有独立开关状态(O

一般社区共享的 最小二乘法源代码都没有图形界面的，我这个是有的！

【实例简介】雷达海杂波统计建模和目标检测性能预测对于海面上弱小目标的检测、预警 机远程警戒雷达的研制和自动检测雷达系统的设计提供了重要的理论依据，在我 国的军事和民用领域具有广泛的应用前景。论文的主要工作如下： 基于 L 波段岸基雷达实测的海杂波数据，研究了三种半经验的海杂波均值散 射系数模型 GIT 模型、TSC 模型和 NRL 模型在近海地区的适用性，比较分析了半 经验的均值散射系数模型的差异，以及海杂波与波高的关系。 阐述了四种常用的幅度分布模型——瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布 和 K 分布，以及它们的参数的估计方法和最佳分布模型的判定方法。研究了实测 海杂波数据所符合的最佳分布模型，分析了四种分布模型参数随擦地角和海况的 变化特性。 计算了 K 分布海杂波背景下不同数目脉冲累积检测时雷达的虚警概率，以及 检测不同 Swerling 目标时的检测概率，研究了基于三种半经验均值散射系数模型 和实测海杂波数据的雷达距离检测性能。 讨论了海杂波对虚警概率的影响，研究了 K 分布海杂波背景下均值类和有序 统计类恒虚警检测方法。对比分析了使用三种有序统计类恒虚警方法检测实测的 海杂波时间序列的检测性能。

稀疏自编码深度学习的Matlab实现，sparse Auto coding，Matlab codetrain, m/7% CS294A/CS294W Programming Assignment Starter CodeInstructions%%%This file contains code that helps you get started ontheprogramming assignment. You will need to complete thecode in sampleIMAgEsml sparseAutoencoder Cost m and computeNumericalGradientml For the purpose of completing the assignment, you domot need tochange the code in this filecurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencodtrain.m∥%%========%6% STEP 0: Here we provide the relevant parameters valuesthat willl allow your sparse autoencoder to get good filters; youdo not need to9 change the parameters belowvisibleSize =8*8; number of input unitshiddensize 25number of hidden unitssparsity Param =0.01; desired average activation ofthe hidden units7 (This was denoted by the greek alpharho, which looks like a lower-case pcurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod4/57train.,m∥in the lecture notes)1 ambda=0.0001%o weight decay parameterbeta 3%o weight of sparsity penalty term%%==:79 STEP 1: Implement sampleIMAGESAfter implementing sampleIMAGES, the display_networkcommand shouldfo display a random sample of 200 patches from the datasetpatches sampleIMAgES;display_network(patches(:, randi(size(patches, 2), 204, 1)), 8)%为产生一个204维的列向量,每一维的值为0~10000curer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod5/57train.m/v%中的随机数,说明是随机取204个 patch来显示%o Obtain random parameters thetatheta= initializeParameters ( hiddenSize, visibleSize)%%=============三三三三====================================97 STEP 2: Implement sparseAutoencoder CostYou can implement all of the components (squared errorcost, weight decay termsparsity penalty) in the cost function at once, butit may be easier to do%o it step-by-step and run gradient checking (see STEP3 after each stepWecurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod6/57train. m vb suggest implementing the sparseAutoencoder Cost functionusing the following steps(a) Implement forward propagation in your neural networland implement the%squared error term of the cost function. Implementbackpropagation tocompute the derivatives. Then (using lambda=beta=(run gradient Checking%to verify that the calculations corresponding tothe squared error costterm are correctcurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod7/57train. m vl(b) Add in the weight decay term (in both the cost funcand the derivativecalculations), then re-run Gradient Checking toverify correctnessl (c) Add in the sparsity penalty term, then re-run gradiChecking toverify correctnessFeel free to change the training settings when debuggingyour%o code. (For example, reducing the training set sizecurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod8/57train m vl/number of hidden units may make your code run fasterand setting betaand/or lambda to zero may be helpful for debuggingHowever, in yourfinal submission of the visualized weights, please useparameters web gave in Step 0 abovecoS七grad]sparseAutoencoderCost(theta, visibleSize,hiddensize, lambda,sparsityParam, beta,patches)二〓二二二二二二二〓二〓二〓二〓=二====〓=curer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityning, MATLAB Code for Sparse Autoencod9/57train.m vlll96% STeP 3: Gradient CheckingHint: If you are debugging your code, performing gradienchecking on smaller modelsand smaller training sets (e. g, using only 10 trainingexamples and 1-2 hiddenunits) may speed things upl First, lets make sure your numerical gradient computationis correct for a%o simple function. After you have implemented computeNumerun the followingcheckNumericalGradientocurer:YiBinYUyuyibintony@163.com,WuYiUniversityDeep Learning, MATLAB Code for Sparse Autoencode10/57

【实例简介】Anaconda Python安装及使用教程

基于Matlab读取标准RINEX格式的GPS星历数据，采用Matlab直接读取Rinex文件张妮,等基于 Matlab读取标准 RINEX格式的GPS星历数据navdata(i). day str2num(line(10: 12));Le Edit yie seb finds Helpnavdata(i). hour=str2num (line(13: 15));navdata(i). minute str2num(line(16: 18))navdata (i).second str2num (line(19: 22));navdata(i). af0= str2num(line(23: 41))2:s10122-0041.4e012]【5.917e012]t30e95a-012navdata(i). afl str2num (line(42: 60));4.480-00navdata(i). af2 str2num (line(61: 79));4.600T+00619.8348←[6.419e007line fgetl(fid); %o second linem…2107007]navdata(i). aode str2num(line(4: 22))205-00【--007[7.2643c0090.9161【0.922】navdata().crs str2num(line(23: 41))navdata (i).dn= str2num(line(42: 60))图3读取星历数据结果navdata(i) Anomaly str2num (line(61: 79))Fig 3 Reading result of ephemeris dat4)关闭文件 status= fclose(fid)。骤,利用 Matlab矩阵的计算优势,很方便地计算不同时刻卫22星历数据的读取星的坐标,此外,还可方便查看卫星导航表层信息,判断导航星历数据的读取采用结构体数组显示的相关命令读取,数据的质量。若要获取某个卫星的相关参数可输入如示例命令:>>navdata(1)。获取结果如图2所示,为1号卫星参数读取结果3结论利用 Matlab以矩阵为单位进行计算的优势对 RINEX文件进行读取,较其他语言简单易行,结果精确,程序可移植性好,便于后续数据处理,同时还可利用 Matlab的仿真功能,实现卫星动态变化的实时模拟afl:1.47T9e-012参考文献:[1]陈东银,刘立龙,陈雷.GPS导航定位技术中面向对象读取 RINEX格式数据!测绘与空间地理信,2009(6):41-43.chen DorInCHen Lei. An ohmethod of reading rineX formatdat in GPS navigation tech-图21号卫星参数读取结果nology [J]. Geomatics and Spatial Information TechnologyFig. 2 Reading result of parameter of satliete NO.2009(6):41-43也可利用 Matlab元包数组,将数据存放并显示出来,具|2 I Gurtner W. RINEX: The receiver independent exchange for体实现代码如下mat: Version 2.10[M] Canada: Astronomical Institute UniverFN=fieldnamesnavdata)sity of Berne, 2002size=size(FN)3]孟广祥,郭标明.CPS接收机(OEM)二进制文件向 RINEXnavdata year;文件的转换[,测绘工程,2009(10:18-21.nav data=cell(oh+1);MENG Guang-xiang. Guo Biao-ming. The transformationsIzefrom GPS receiver (OEM) binary data to RINEX file[J]. Enfor i= 2: noph +1gineering of Surveyying and Mapping, 2009(10): 18-21onavcell=char(navdata year)[4]陈桂珍,戴建军.GPS-OEM原始数据向 RINEX格式转换nav_data(n, 1= char(FN(n));的方法[测绘技术装备,2006(4):26-27nav_data n, i= navdata(i-1).(char(FN(n)))CHENG Gui-zhen, DAI Jian-jun. The transformation fromGPS-OEM orignal data to RINEX Format[J]. Surveying techendnical equipment, 2006(4): 26-27读取结果如图3所示。5]张志涌.精通 Matlab6.5[M]北京:北京航空航天大学出版采用 Matlab软件读 RINEX导航文件,可以将文件所有社,2004的数据用矩阵保存,数据的显示精度不仅不会影响计算精6 Chapman Stephen J. Matlab Programming for engineers [M度,而且可以随时修改,并可根据卫星坐标的计算公式和步北京:科学出版社,200325基于Ma1ab读取标准RINX格式的GPS星历数据旧万据WANFANG DATA文献链接作者张妮,王标标, ZHANG NI, WANG Biao-biao作者单位张妮, ZHANG Ni(西安工业大学北方信息工程学院,陕西,西安,710025),王标标, WANG Biaobiao(中国人民解放军96275部队,河南洛阳,471003)刊名:电子设计工程sTc英文刊名ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING年,卷(期):2010,18(8参考文献(6条)1. Chapman Stephen J Matlab Programming for engineers 20032.张志涌精通 Matlab6.520043.陈桂珍;戴建军 GPS-OEM原始数据向 RINEX格式转换的方法[期刊论文]测绘技术装备2006(044.孟广祥;郭标明GPS接收机(OEM二进制文件向 RINEX文件的转换2009(10)5. Gurtner W RINEX: The receiver independent exchange format: Version 2.10 2002陈东银;刘立龙;陈雷GPS导航定位技术中面向对象读取 RINEX格式数据2009(06)本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCaldzsjgc201008007.aspx

用MATLAB实现光伏MPPT的模糊控制以及扰动法等.

中文地址名称识别是将用户输入的地址信息转化到地理坐标的过程，是现代汽车导航软件、地理信息和基于位置的服务等系统中最重要的功能之一。本文通过用户的输入并结合地址词典，利用自然语言处理等技术，合理推断用户最大意图，从而大大增加地址匹配的鲁棒性和智能性。

matlab高斯曲面拟合，复制到matlab环境下就可运行，简单方便。