实时采样得到的数据经过模糊化处理后输入机器,通过查询模糊规则表便可得到应有的输出模糊量,从而避免了近似推理过程.实际应用中,特别是在控制系统较为简单而采用单片机控制时,常常采用这种查表法. 模糊控制表的计算有多种方式,手工编程计算会很繁琐.MATLAB中提供了evalfis函数进行模糊推理计算,也可以用SystemTest自动生成模糊控制表.注意MATLAB 2016a以后不再包含这个功能,可以用Unit Test Framework或Simulink Test代替. 以双输入—单输出系统为例,

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表(原创) http://foundy.blog.163.com/blog/static/2633834420090212202156/?mode=edit 在SIMULINK里把模糊逻辑生成查寻表(原创) http://foundy.blog.163.com/blog/static/2633834420100150439615/

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

原文地址:利用matlab生成随机数函数 rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵  rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) betarnd:贝塔分布的随机数生成器 binornd:二项分布的随机数生成器 chi2rnd:卡方分布的随机数生成器 exprnd:指数分布的随机数生成器 frnd:f分布的随机数生成器 gamrnd:伽玛分布的随机数生成器 geornd:几何分布的随机数生成器 hygernd:超几何分布的随机数生成器 lognrnd:对数正态分布

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节:利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍 1 1 0;... % 4-黄色-起始点 1 0 1;... % 5-品红-目标点 0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径 0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径 % 构

(1)输入图像 "Image names"键 Matlab的图形窗口显示出20幅靶标图像 (2) 提取角点 "Extract grid corners"键. 输入要进行角点提取的靶标图像的编号并回车 分别在"wintx ([] = 5) ="和"winty ([] = 5) ="输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n.显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1),例如,选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11x11

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

软件环境:MATLAB2013a 一.多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据,使得在观测数据点处的误差平方和最小. 在MATLAB中,利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合. 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示,polyfit的一般调用格式为:P = polyfit(x,y,n).其中x为自变量,y为因变量,n为多项式阶数. polyval的输入可以是标量或矩阵,调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = pol

使用内建函数raw_input()内建函数,它读取标准输入,并将读取到的数据赋值给指定的变量.我们可以使用int()内建函数将用户输入的字符串转换为整数: >>> user = raw_input("Enter login name:") Enter login name: root >>> print "Your Login is:", user Your Login is:  root 上面这个例子只能用于文本输入,下面输入一

程序思路: 对n进行分解质因数,应先找到一个最小的质数k,从2开始,然后按下述步骤完成: (1)如果这个质数恰等于n,则说明分解质因数的过程已经结束,打印出即可. (2)如果n不等于k,则应打印出k的值,并用n除以k的商,作为新的正整数n,重复执行 (1). Matlab实现的程序如下: clear all n=input('pelase input the number:')                     %保存输入的值 m=2;                          

本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

A = imread('1.jpg'); imshow(A); [x,y] = ginput(2);    %确定图像上的两点利用ginput函数,返回值是两点的坐标 pic_1 = imcrop(A,[x(1),y(1),abs(x(1)-x(2)),abs(y(1)-y(2))]); %利用imcrop函数对图像进行切割,输入参数是一个定点坐标, %从该定点出发向右abs(x(1)-x(2)),向下abs(y(1)-y(2))的区域进行切割 figure,imshow(pic_1); imw

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算.当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进程自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)M

1.将字符串转化为变量的方法,执行 eval(x) 2.将变量转化为字符串的方法,执行 char(a) 讲解 aa = 98 x = 'aa' 目标:通过x得到98,即x->aa->98,方法就是执行: eval(x) ok