有时候做实验需要使用对称矩阵,这里介绍如何使用Matlab产生随机的对称矩阵. 用例子说明一下:我要产生4X4的随机矩阵,要求是对称矩阵. 产生对称矩阵 A = rand(4); B = tril(A,-1)+triu(A',0); 方法一:B是A的下三角矩阵改造的对称矩阵 A = rand(4); B = triu(A,0) + tril(A',-1); 方法二:B是A的上三角矩阵改造的对称矩阵 验证对称矩阵 只需要这样验证: sum(sum(B==B'))==numel(B) 只要上面的代码

原文地址:http://www.bfcat.com/index.php/2012/11/speed-up-app/ 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 预分配空间 向量化 移除重复运算 我们要加速的程序是这样的.代码首先生成一个 x1 x2为横纵坐标的2D网格. 这个程序是要循环遍历所有初始

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多

今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from scipy.optimize import nnls ...: x = np.array([[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1]]) ...: x = x.T ...: y = np.array([11,12,13,15,16]) ...: nnls(x,y) ...: Out[39]: (

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi (居然有朋友说内容不接地气,那么我就再加一段嘛,请喜欢读笑话的同学直接看第二段)假设这里有一组向量$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$和一个待投影的向量$u$.假设$u$和每个$x_i$的内积都为正数,也就是说$u$和每个$x_i$的夹角都小于90度.那么当我们把$u$投影到$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$上时,理所应当地每个$x_i$的系数$\beta_i$也都应

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

(一)数值积分 一.数值积分的MATLAB实现方法: 1.变步长辛普生法(quad)法: (1)调用格式: [I,n]=quad('fname',a,b,tol,trace); fname是被积函数: a,b是积分上下限: tol来控制积分精度,默认为0.001: trace控制是否展现积分过程,默认为0,不展现:若trace≠0,则展现. (2)fname使用的两种方法: 建立函数文件: function f=fesin(x) f=--; 另一种则是使用内联函数(据说14后的版本会删除这个):

[blog 项目实战派]opencv通过dll调用matlab函数,图片作为参数                   前文介绍了如何“csharp通过dll调用opencv函数,图片作为参数”.而在实际的代码编写过程中,很多时候想把已经写好的matlab函数融合进去,但是依然是将图片作为参数传递比较成为问题.这里我经过一段时间的研究解决了这个问题(目前只解决了灰度图片下的图片传递问题).这个问题包含几个难点,一个是mxmatrix的使用,一个是matlab和opencv对于图片的格式处理是不一样

神奇的linux. 进入主题:matlab相信是不少工程人员缺少不了的工具,就我所在的通信行业更是如此,matlab的linux版本是和windows版本同步更新, 不过r2012之后只提供64位版本的,并且在界面是风格上明显是跟随微软的脚步,但是我们linux用户有的用就不错,也不好抱怨什么. 首先当然是找安装包:http://matlab.tuc.gr/ 上面这个网址是官方的网址,下载的绝对是正版. 但是能不能破解就是另外一回事了,目前我只能找到r2013a的破解包,所以本次是安装r2013

[在此处输入文章标题] 由于MATLAB自带的GUI平台设计的界面不是很美观而且设计过程并不是很方便,我们选择了用c#来做软件界面的实现.我们用MATLAB做信号处理封装成函数,把函数编译成dll格式,然后用c#调用MATLAB的函数即可.在设计过程中遇到两个主要的麻烦,一个是MATLAB和c#数值类型的转化问题,而且c#函数多输出.多输入问题是从来没有遇到过的,另一个问题是实现动态的绘制心电曲线,我最后通过一个定时器不断的刷新画图解决了这个问题.下面详细介绍实现过程. 1 c#调用matlab

如何判断一个点在多边形内部? xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=1.5; y=1.5; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),'.r',x(~in),y(~in),'.b') in=1; xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=4; y=4; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),

支持向量机(SVM)的matlab的实现 支持向量机是一种分类算法之中的一个,matlab中也有对应的函数来对其进行求解:以下贴一个小例子.这个例子来源于我们实际的项目. clc; clear; N=10; %以下的数据是我们实际项目中的训练例子(例子中有8个属性) correctData=[0,0.2,0.8,0,0,0,2,2]; errorData_ReversePharse=[1,0.8,0.2,1,0,0,2,2]; errorData_CountLoss=[0.2,0.4,0.6,0

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的用法,在此基础

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础

原文转自:http://blog.csdn.net/striker_v/article/details/52884485 小编安装的是Matlab R2015b,使用的是默认安装目录,安装在目录/usr/local/MATLAB/R2015b/bin中.那么安装完成之后系统不会给Matlab添加系统路径,只有把终端切换到安装目录/usr/local/MATLAB/R2015b/bin下才能输入命令'matlab'启动Matlab.有两种方式可以实现在终端的任意文件夹之下输入命令'matlab'来

本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist  R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的

最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个too

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)