decomposition

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我正在使用Rssa包来分解时间序列，巫婆工作正常，但我无法从每个特征向量中获得已解释方差的百分比（如果这些是正确的单词来解释这一点）。但是，这些百分比在我可以用这个软件包绘制的图表之一的顶部标出。让我举一个例子： d=rnorm(200,10,3) plot(d,type="l") ssa=ssa(d, L = 100,digits=0) plot(ssa,type="vector") #

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如何将矩阵分解为连通分量的总和？

我有0的矩阵和1： 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 a = 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 和我想用蟒分解成的连接分量的总和，通过这里的“连接”我的意思是矩阵，其中的每个“1”具有至少在它上面/下面/左边/右边的另一个“1”。否则，“1”必须被隔离： 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Matlab中需要的功能分解建议

我正在学习matlab，正在实践功能分解。我基本上有一段很长的代码，但我试图用支持函数将它分解成小块。我花了年龄调试它，并得到了我的第一个支撑作用“readAndPrintMonths”的工作，但我有与我目前得到“calculationLoop” 错误消息的问题是：使用错误月（第36行）请printMonthlyStats输入D. 错误> calculationLoop（第20行） mon

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R - 短时间序列的趋势估计

我在2012年的气候实验中获得的时间序列非常短。数据由日常水溶液通量和日常CO2通量数据组成。 CO2通量数据包括52天，水溶液通量数据只有7天。我每天都会对CO2通量数据进行多次测量，但是我计算了每日平均值。现在，我想知道这些时间序列是否有趋势。我发现我可以使用Kendall趋势测试或Theil-Sen趋势估计器。我之前在肯德尔测试中使用了几年的时间系列。我不知道如何使用泰尔森趋势估计器。我

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如何使用SVD修改后重建原始图像

我已经使用svd分解了我的图像，并通过添加矩阵修改了奇异值，假设为A。我怎样才能找回这个矩阵A。例如： m=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; [u s v]= svd(m); A=[0 2 1; 3 5 6; 8 9 4]; sw= s+A; new= u*sw*v; 现在我如何从矩阵new找回我的矩阵A？

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如何将一个方法从一个类从一个类移动到另一个类当两个类完全不相关

我想通过将某个类拆分为其他几个类来重新考虑一些代码。要这样做，我想将旧类中已有的一些方法移到新类中。但是，这些方法正在很多地方被引用，手动更新引用似乎令人厌烦。那么有什么方法可以移动方法以及在eclipse中更新它们的引用吗？

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双季节周期对象

我想从一个TS剔除季节性。这个特定的ts是每天的，并且具有每年和每周的季节性周期（频率365和7）。为了去除两者，我曾尝试进行与频率的TS设定为365 STL（），提取趋势和剩余物，和新的TS的频率设定为7之前，并重复。这似乎并不奏效非常好，我想知道它是否是我的方法，或固有的，这是造成我的问题TS东西。任何人都可以批评我的方法论，也许可以推荐一种替代方法吗？

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如何在Python中使用部分透视实现LU分解？

我想实现我自己的LU分解P，L，U = my_lu（A），这样给定矩阵A，就可以通过部分旋转来计算LU分解。但我只知道如何在没有摆动的情况下做到这一点。任何人都可以帮助做部分pivoting？ def lu(A): import numpy as np # Return an error if matrix is not square if not A.shap

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针对EBNF语法的ANTLR解析器，并得到一个分解树与结果

我试图做一个词法分析器来计算给定EBNF术语的所有解决方案。例如：语法： T :: =零| A.T | （T + T）| （T * T） A :: = a | b | c | d | Ë 运营商： *异或。序列 +并行符号： ABCDE 实施例术语： A（B + C）（d * E）。计算术语：预期树输出：的解决方案应该是所有的树枝。我的问题是，这会为这样一个最佳方法？现在我想用

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小波分解结构是什么意思？

运行代码： >> load('matlabF.mat') >> f f = 4 6 10 12 8 6 5 5 >> [c,l] = wavedec(f,3,'haar'); >> c c = 19.7990 2.8284 -6.0000 2.0000 -1.4142 -1.4142 1.4142 0 >> l