randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)…

1.  rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数.rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵:rand(m,n):生成m*n的伪随机数:rand(m,n,'double'):生成m*n的双精度伪随机数:rand(m,n,'single'):生成m*n的单精度伪随机数:注:‘double’和‘single’单引号不能省. 2. randn()函数用于生成标准正态分布的伪随机数.用法同1. 3. randi()函数用于生成均匀分布的伪随机整数,范围为(im…

randi Pseudorandom integers from a uniform discrete distribution.来自一个均匀离散分布的伪随机整数 R = randi(IMAX,N) returns an N-by-N matrix containing pseudorandom integer values drawn from the discrete uniform distribution on 1:IMAX.返回一个N×N的包含伪随机整数值的矩阵,这些整数来自均匀分布I…

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}…

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,…

1,rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间   主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数             rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以是'single'             rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪随机数2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)   主要语法:和上面一样3, randi 生成均匀分布的伪…

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i…

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与…

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.…

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.…