1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

For和while是常见的循环关键字,在许多语言中都是通用的.但是想必不是所有人,都被其中的区别困扰过,尤其是MATLAB“程序员”. x=[,,,,,,]; i=; while i<=length(x) x(i)=[]; i=i+; end i 这段代码的运行结果是 i= 5 i在递增,而MATLAB在每次循环都调用了length(x),因此length(x)在递减. i:            1  2  3  4  5 length(x) 7  6  5  4  3 当i=5时跳出循环.

昨天在学习Matlab的数学函数时,教程中提到取模(mod)与取余(rem)是不同的,今天在网上具体查了一下: 通常取模运算也叫取余运算,它们返回结果都是余数.rem和mod唯一的区别在于:    当x和y的正负号一样的时候,两个函数结果是等同的:当x和y的符号不同时,rem函数结果的符号和x的一样,而mod和y一样.    这是由于这两个函数的生成机制不同,rem函数采用fix函数,而mod函数采用了floor函数(这两个函数是用来取整的,fix函数向0方向舍入,floor函数向无穷小方向舍入

MATLAB 左除与右除的区别 先定义两个矩阵a和矩阵b.如下: /:右除.a/b表示矩阵a乘以矩阵b的逆. \:左除.a\b表示矩阵a的逆乘以b. ./:右除.a./b表示矩阵a中的每个元素除以矩阵b的对应的元素..\:左除.a.\b表示矩阵b中的每个元素除以矩阵a的对应的元素.简单的记忆方法:棍子|,向左倒是左除\,向右倒是右除/. 附录1:除与除以有什么区别: 除法,是用一数去分另一数的方法.“除”相当这句话中的“分”: 而“除以”则是除式中除号(÷./.—.:等)的读法. 如“36÷6”

文章目录 一.MATLAB控制流与C语言的区别 二.if-else-end 判断 1.使用方法 2.例题 三.switch-case 分支 1.使用方法 2.例题 四.for.while循环 1.使用方法 2.例题 五.其他常用命令 一.MATLAB控制流与C语言的区别 MATLAB中的控制流与C语言中的控制流,在思维上都是一样的,即逻辑是相同的,但是MATLAB是解释型语言,C是编译型语言,所以控制流的形式会有一些不同. MATLAB中的四种常用控制流为: if-else-end 判断 swi

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

来源 :https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56665308(比较详细) https://blog.csdn.net/yuanhuiling/article/details/79128116 mfilter实现的是线性空间滤波: conv2是计算两个矩阵的二维卷积1.MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C.若A为ma×na的

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

conv2.filter2.imfilter的区别 -------------------------------------conv2函数----------------------------------------1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像A大小为ma x na,卷积核B大小为mb x nb,则       当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回C的大小为(ma+m

1 conv2函数 C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 参数说明: A:输入图像 B:卷积核 shape的可选值为full.same.valid. 1)当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回B的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1). 2)shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分. 3)shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回B的大小为(ma-mb+1)x(na-nb+1). 上面叙述看起来略有些抽象

在Matlab中,这几个函数区分如下: (以下默认S1和S2是字符串,同样也适用于cell细胞类型数据,也就是循环对cell中每个元素分别判断即可.) findstr(S1,S2):寻找是否有S1和S2之间的匹配,真返回1,假返回0,双向: 例:          s = 'How much wood would a woodchuck chuck?';                 findstr(s,'a')    returns  21                 findstr('

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

1.基本语法textscan的基本语法是:C = textscan(fid, 'format') C = textscan(fid, 'format', N) 其中fid为fopen命令返回的文件标识符,这也是和textread的最大不同之处,需要注意的一点是,fid类似一个指针,其指向的位置会随着textscan的操作而改变,每读取一次数据,它的位置就会指向你已经读过的那个数据的后面.format实际上就是一个字符串变量,表示读取数据及数据转换的规则.N为按照读取格式format读取的次数.

另附:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 原文:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (defa

matlab有两个生成直方图的库函数,分别是imhist和histogram,二者有何区别呢? 区别就是: imhist 官方help:imhist(I) calculates the histogram for the intensity image I and displays a plot of the histogram. The number of bins in the histogram is determined by the image type. 可见,imhist的NumB

MATLAB filter2 和 conv2 函数说明 在 MATLAB 中,filter2 函数实现二维数字滤波器．conv2 函数实现二维卷积． filter2(H, X, mode) 等价于 conv2(X, rot90(H,2), mode). 其中,H 表示有理传递函数的系数(Coefficients of rational transfer function),即常说的滤波器核或卷积核．X 表示输入数据．mode 表示卷积或滤波所采用的模式,其决定了返回数据的长度,以及结果数据的不同

MATLAB 中gcf.gca 以及gco 的区别gcf 返回当前Figure 对象的句柄值gca 返回当前axes 对象的句柄值gco 返回当前鼠标单击的句柄值,该对象可以是除root 对象外的任意图形对象,并且Matlab 会把当前图形对象的句柄值存放在Figure 的CurrentObject属性中.图形对象图形对象是用以显示图形和用户界面元素的基本元素.下表列出了各种图形对象.对象 描述Root 对计算机屏幕最高级的对象Figure 用来显示图形和用户界面的窗口Axes 在窗口中显示图形

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)     最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分.卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘. 在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积. (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列.输出结果长度数等于x的长度. 实现差分方程,先

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x