ROC曲线基本知识: 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量. 召回率:Recall,又称"查全率", 准确率:Precision,又称"精度"."正确率". 以判断病人是否死亡的分类器为例,可以把分类情况用下表表示:   实际死亡 实际未死亡 分类为死亡 A B 分类为未死亡 C D 表5-2 A:正确分类,命中死亡 B:错误分类,判断为死亡实际未死亡 C:错误分类,判断为未亡实际死亡 D:正确分类,判断未死亡,实际也未死亡 如果我

说明:如果是要用matlab做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可.使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k). 转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1.利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法: 2.分步聚类:( 1)用 pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性:( 2)用 linkage函数定义变量之间的连接:(

python 做曲线拟合 https://blog.csdn.net/qq_16583687/article/details/72723708 matlab做拟合函数,可以在命令行输入:数据x,数据y,cftool拟合工具,就可做拟合函数了 2:matlab将cftool中所有曲线拟合到一张图片上 https://blog.csdn.net/zyj1286076714/article/details/50375935 3:matlab 给多条曲线加备注 用text 4:MATLAB添加带箭头的直

关于MATLAB实现连续信号的频谱分析,以正余弦波信号频谱分析为例分析如下: 1.含有频率f ,2f和3f的正弦波叠加信号,即: 其中,f =500Hz.试采用Matlab仿真软件对该信号进行频谱分析. 注:以频率Fs=8kHz对该信号进行采样. 对于x(t)进行频谱分析: 令A=1,T=0.01s,对f=500Hz,Fs=8KHz MATLAB代码实现如下: f=500; fs=8000; T=0.01; n=round(T*fs); %采样点个数: t=linspace(0,T,n); x=

有相关报道说淘宝目前只有3%的店铺能够盈利,其余97%的店铺基本上都成了炮灰.这是一个非常可怕的数字,都说不赚钱的电商是犯罪,那么,是什么原因导致了会有如此庞大的电商群体一如既往的走在这千军万马的不归路上呢? 2013年,我曾经总结了一个<传统土豪对电商的16个认识误区>,在性感营销新浪微博和微信公众账号都得到了广泛传播.这些误区有的是战略层面的,有的是执行层面的,但或多或少对电商的运作都产生了负面的消极的影响. 这些误区当然就是导致电商运作难以突破的原因,但要深究那些在电商运作中要么中途含恨

电音制作,自然少不了适合做电音的软件,市面上可以进行电音制作的软件不少,可是如果在这些软件中只能选择一款的话,想必多数人会把票投给FL Studio,毕竟高效率是永远不变的真理,今天就让我们来看看如何用音乐编曲软件FL Studio做电音吧! 做电音,需要添加一些合成器,所谓合成器,就是电子乐器,我们听到的一些电子音乐就是合成器发出的,在播放列表空白区域单击鼠标滚轮可选择合成器: 图1:单击鼠标滚轮 单击滚轮后,界面如图: 图2:选择合成器 界面分为左右两部分,左边为合成器,只可添加到通道机架,

电音制作,自然少不了适合做电音的软件,市面上可以进行电音制作的软件不少,可是如果在这些软件中只能选择一款的话,想必多数人会把票投给FL Studio,毕竟高效率是永远不变的真理,今天就让我们来看看如何用音乐编曲软件FL Studio做电音吧! 做电音,需要添加一些合成器,所谓合成器,就是电子乐器,我们听到的一些电子音乐就是合成器发出的,在播放列表空白区域单击鼠标滚轮可选择合成器: 图1:单击鼠标滚轮 单击滚轮后,界面如图: 图2:选择合成器 界面分为左右两部分,左边为合成器,只可添加到通道机架,

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning

相信大家都会遇到这样的情况,当你正在敲一份文档或一段代码时,啪的一下停电啦,我擦……,我的代码……,我的图纸……,我刚写好的文章…….但是在嵌入式系统中也会遇到类似的情况,通常会导致嵌入式系统数据,程序丢失,不能工作,甚至损坏存储系统.而对于核心板的嵌入式系统来说,异常掉电情况下数据不丢失,稳定性是根本.本文基于CAT706介绍一种能够检测到异常掉电,并利用电容中存储的少量电量保存数据.防止存储器损坏.丢失数据的方法. 一.概述 首先引用一篇微信文章“老板说:你去跳槽,我去跳楼!一场由SD卡引发

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

前言:这个项目是在2016-2017完成的,做的很浅显,贴出来与大家分享,希望能有帮助. 摘要 本项目主要是针对脑电信号控制的智能轮椅的设计,脑电控制是智能医疗领域的重要研究方向,旨在帮助行动不便但智力清晰的老年人和残疾人士重获自主行动能力,使用者可以自主上的控制轮椅的前进.左拐.右拐.停止等运动. 本项目以STM32单片机为核心器件,包括脑电波采集及处理模块(以下简称脑电模块),电机驱动模块,语音控制模块,APP-WIFI控制模块和软件设计模块.控制系统不仅可以实现脑电与眼电信号相结合的混合脑

wiki https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种座标图式的分析工具,用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型.舍弃次佳的模型. (2) 在同一模型中设定最佳阈值. 在做决策时,ROC分析能不受成本/效益的影响,给出客观中立的建议. ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测

摘要:本文章的设计主要讲基于matlab的gui音频实时显示设计,此次设计的gui相当于一个简洁的音乐播放器,界面只有”录音“和”播放“两个控件,哈哈,够简洁吧.通过”录音“按钮可以实现声音从电脑的声卡录入,并且实时显示录入声音的时域图形和频域图形:待录音结束,通过”播放“按钮可以播放刚录入的声音,并且一边播放一遍实时显示时域和频域图形.本设计的编码在matlab2013a上亲测,可以实现... 一.首先matlab的gui界面设计 打开matlab—>在命令行执行guide—>出现gui编辑

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

继上周新上线了简历模板之后,本周墨刀的原型模板库又欢喜地增添一名新成员! 有赞Vant组件库 (做电商的宝宝要捂嘴笑了)   Vant 组件库是有赞前端团队开源的一套基于Vue的UI组件库,目前版本收录了50+个组件,都是来源于有赞的微商城业务,经过有赞业务的检验,轻量可靠 (目前在Github上已经收获星星7857颗) 相比于其他Vue UI组件库,Vant 组件库不只是提供基础的UI组件,还增加了许多移动商城内常用的业务组件,可以让开发者快速构建移动商城.      墨刀的 Vant 组件库