之前博文是对基本设计技巧的总结和一些小设计随笔,内容有点杂,缺乏目的性.本来后续计划设计几个小项目,但导师的任务比较紧,所以为了提高效率,后续博客会涉及到很多算法方面的设计与验证的内容,主要关于OFDM通信系统及聚类算法方面的研究,感兴趣的朋友可以一起交流. 很多想利用FPGA验证算法的朋友一定会用到MATLAB这个强大的工具,可苦于不知道如何完成两者数据的交互功能.从仿真层面来说,基本流程是: MATLAB产生待测试数据 -> N bit量化 -> 数据写入txt文件 -> test
/** * Created by hfz on 2016/2/23. */ import com.jmatio.io.*; import com.jmatio.types.MLDouble; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; public class matWriterTest { public static void main(String[] args) throws IOException { double[][
Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法
一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) % 将矩阵的每一行压缩到 [
摘录网址:https://blog.csdn.net/wangh0802/article/details/70312415 参考网址:https://jingyan.baidu.com/article/b2c186c83ec146c46ef6ff99.html 读取: A = xlsread('Excel路径+Excel的名称','工作表名称') 例子: A = xlsread('创新班.xlsx','Sheet2') A = xlsread('创新班.xlsx','Sheet2','a1:c1
data = rand(8, 10); fid = fopen('File.data', 'w'); if fid == - 1 error('Cannot open file for writing'); end fwrite(fid, ndims(data), 'uint16'); fwrite(fid, size(data), 'uint64'); fwrite(fid, data, 'double'); fclose(fid); The reading from C++ is equiv
