x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5];y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5];z=[-4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4 -9];cx=75:0.5:200;cy=-70:0.5:150;cz=griddata(x,y,z,cx,cy','cubic');meshz(cx,cy,cz),rotate3dxlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z')griddata 是未定义的变量或暂未实现的函数。位于文件 D:\北太天元项目\sandian.m (第 7 行)cz=griddata(x,y,z,cx,cy','cubic');
clcclear allclose allpt = 'D:\MATLABWOKSPACE\RAPE_Preprocesed\'subpt = 'CYC_01\'data = 'CYC01Inc60_L_data.xlsx'filename = strcat([pt,subpt,data])% filename ='E:\MatlabWorkplace\RAPE_Preprocesed\CYC_01\CYC01Inc60_L_data.xlsx';sq =1;[data, txt, raw] = xlsread(filename);HH = [data(:,2)] + [data(:,3)].*1i;HV = [data(:,4)] +[data(:,5)].*1i;VH = [data(:,6)]+[data(:,8)].*1i;VV = [data(:,9)] +[data(:,10)].*1i;S(:,:,1)=HH;S(:,:,2)=HV;S(:,:,3)=VH;S(:,:,4)=VV;执行上述片段，报错如下：pt = 'D:\MATLABWOKSPACE\RAPE_Preprocesed\'subpt = 'CYC_01\'data = 'CYC01Inc60_L_data.xlsx'filename = 'D:\MATLABWOKSPACE\RAPE_Preprocesed\CYC_01\CYC01Inc60_L_data.xlsx'无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容。位于文件 E:\Baltamtica\pol_compention.m (第 17 行)S(:,:,1)=HH;本片段在Matlab可以执行
test_Pretrainedgooglenet 是未定义的变量或暂未实现的函数。位于文件 D:\北太天元\baltamatica\examples\toolbox\DeepLearning\test_Pretrained.m (第 11 行)[a1, a2, a3] = googlenet(Test)
实现让图片以特定形式输出得功能，例如fprintf('-dpdf', 'XXXX.pdf')或者print('-deps', 'XXXX.eps');等功能
在 Matlab 里有一行代码 “path(path,genpath(pwd));”可以载入代码所处文件夹下的所有子目录。Baltam 是否有类似的功能指令？
accumarray是实现累加向量元素的函数。B = accumarray(ind,data) 根据 ind 中指定的组，通过对向量 data 的元素进行累加来对组数据求和。然后计算每组的总和。ind 中的值定义数据所属的组以及存储每个组总和的输出数组 B 的索引。还有更多用法请参照：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/accumarray.html tensorprod是实现两个张量作乘法的函数。C=tensorprod（A，B，dimA，dimB）返回张量A和B的张量积。自变量dimA和dimB是指定在A和B中收缩哪些维度的向量。输出张量的大小是A的未收缩维度的大小，然后是B的未收缩维的大小。还有更多用法请参照：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/tensorprod.html
北太天元中只有二项分布、均匀分布、泊松分布等少数几个参数估计的函数，特别是没有正态总体参数估计函数，希望增加下面是matlab参数估计函数表函数名 调 用 形 式 函 数 说 明 binofit PHAT= binofit(X, N)[PHAT, PCI] = binofit(X,N)[PHAT, PCI]= binofit (X, N, alpha) 二项分布的概率的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间 poissfit Lambdahat= poissfit (X)[Lambdahat, Lambdaci] = poissfit(X)[Lambdahat, Lambdaci]= poissfit (X, alpha) 泊松分布的参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的λ参数和置信区间 normfit [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X, alpha) 正态分布的最大似然估计，置信度为95%返回水平α的期望、方差值和置信区间 betafit PHAT =betafit (X)[PHAT, PCI]= betafit (X, alpha) 返回β分布参数a和 b的最大似然估计返回最大似然估计值和水平α的置信区间 unifit [ahat,bhat] = unifit(X)[ahat,bhat,ACI,BCI] = unifit(X)[ahat,bhat,ACI,BCI]=unifit(X, ALPHA) 均匀分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间 expfit muhat =expfit(X)[muhat,muci] = expfit(X)[muhat,muci] = expfit(X,alpha) 指数分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间 说明 各函数返回已给数据向量X的参数最大似然估计值和置信度为（1-α）×100%的置信区间。α的默认值为0.05，即置信度为95%。
请问概率统计中的参数估计有哪些函数？matlab很多参数估计函数好象不能用，如normfit，expfit,Mle,但有binofit，poissfit
如题，北太天元软件未实现上面的两个函数，对于二维矩阵的卷积运算存在一定欠缺附上MATLAB中原定义：conv2 - 二维卷积 此 MATLAB 函数 返回矩阵 A 和 B 的二维卷积。 C = conv2(A,B) C = conv2(u,v,A) C = conv2(___,shape) 输入参数 A - 输入数组 向量 | 矩阵 B - 第二个输入数组 向量 | 矩阵 u - 输入向量 行或列向量 v - 第二个输入向量 行或列向量 shape - 卷积的分段 'full' (默认值) | 'same' | 'valid' 输出参数 C - 二维卷积 向量 | 矩阵filter2 - 二维数字滤波器 此 MATLAB 函数 根据矩阵 H 中的系数，对数据矩阵 X 应用有限脉冲响应滤波器。 Y = filter2(H,X) Y = filter2(H,X,shape) 输入参数 H - 有理传递函数的系数 矩阵 X - 输入数据 矩阵 shape - 滤波数据的子区 'same' (默认值) | 'full' | 'valid'希望贵软件能够改进，并添加与之相关的更多函数。如果贵软件有其他实现方式，也请告知，谢谢！
在使用delaunayTriangulation并添加约束边作为参数后，出现了如下的报错命令：“错误: 文件C:\baltamatica\scripts\ComputationalGeometry\delaunayTriangulation.m第332行的表达式: 错误: 文件C:\baltamatica\scripts\ComputationalGeometry\delaunayTriangulation.m第332行的表达式: cg_checkConstraints是未定义的变量或暂未实现的函数。如果这是北太天元暂未实现的函数，请到开发者社区报告相关的函数名和用法。由下面文件调用:”我查看了原文件包，并搜索了整个北太天元的文件夹，确认没有找到cg_checkConstraints这一子函数求助！
如题，北大天元目前能否支撑类似matlab的parfor（并行 for 循环），已知目前Octave实现不了，仅仅将parfor处理成for如果暂时无法实现，能否也将它处理成普通的for
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