学习了一半了,发现一个好网站,就是我想写这篇博客用的,网络真是个好东西!纪念下国庆啦 网址:http://www.yiibai.com/matlab/matlab_for_loop.html ----分割线------------------------ 今天在测试时发现一个很有趣的问题: 文件命名是不能用关键字的,我命名一个文件为for.m,结果,无论如何都提示有错: Error : Incomplete or misformed expression or statement. 最后先换一个

在使用matlab进行矩阵计算的时候,经常会遇到要使用for循环的情况.但其实很多操作可以用内部的一些函数代替. bsxfun, arrayfun, cellfun, spfun, structfun bsxfun: 1 C = bsxfun(fun,A,B) bsxfun可以对矩阵A和矩阵B进行对应元素的fun函数操作.其中,fun是任何标量输入输出的二元操作的函数,例如基本的加减乘除,三角函数,大小比较,以及其他任何符合条件的自定义函数. 注意,fun不能是符号,例如+,*之类,这些符号都有

<asp:Repeater ID="rpt" runat="server"> <ItemTemplate> <tr data-id="<%#Eval("FID")%>" data-key="FID" class="newTr"> <td class="center"> <%#Eval("FNa

protected void Application_Start(object sender, EventArgs e) { System.Timers.Timer timer = new System.Timers.Timer(); // 多长时间执行一次,毫秒为单位 timer.Interval = * ;//两分钟一次 *60 * 24; // 一天执行一次 timer.Elapsed += new System.Timers.ElapsedEventHandler(Global_Exec

在Matlab中,当在一个循环内部利用figure显示图片时,有时候会出现窗口跳动,尤其是两个显示器的时候, 具体就是每次循环中显示的figure的位置都出现在屏幕的不同位置,导致看起来灰常不爽 google了个解决方法: 利用imshow中的parent参数,将axis设置为与上一状态一致. code: figure(1);imshow(img,[],'parent',gca);

一.pie pie用于描绘平面饼图. (1)pie(X) 利用向量X中的数据描绘饼图. 例如: X = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5]; pie(X) 得到 注意,X中的数据被看做频数,饼图中比率的获得:X中的元素x[i]/sum(X). 当X中所有元素的和sum(X)< 1.0时,图形不是整一个圆.如X = [0.1,0.2,0.3]时,得到 2.pie( X, {'...', '...', ...} ) X的意义同上,是数据向量,‘...’是标注. 例子: X = [2,3,5]

(1) Matlab强制退出正在运行的程序A: Ctrl + C(2)如何让Matlab跑完程序后自动关机?A: 在程序的末尾加上一条代码:    system('shutdown -s')   当然,记得在这条语句前加上保存结果的save,不然跑了很久的程序就白跑了. (3) Matlab创建文件夹实例A:  help exist查看下exist函数的用法    示例: if exist('results')~=7            mkdir('result')          end

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/551/ 文章目录 1. 介绍 2. TCP使用方法  2.1. 创建tcp  2.2. 开启tcp  2.3. 关闭tcp  2.4. 收发 3. 其他  3.1. matlab发送回车,换行符的方法  3.2. matlab字符串连接  3.3. 接收

%用二重循环实现DFT: function xk=dt_0(xn); %define a function N=length(xn); %caculate the length of the variable WN=exp(-j.*.*pi./N); xk=zeros(,N); %define a non-zero 一维矩阵 sum=zeros(,N); %define a non-zero 一维矩阵 :N %二重循环实现离散傅里叶变换DFT :N sum(n)=xn(n).*WN.^(k.*n

一.平稳随机过程 1.严平稳随机过程 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); grid on subplot(212),hist(x,50) grid on 2. 3.随机相位正弦信号 3.1 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0.01:30; w=pi/2; x1=cos(w*t+2*pi*rand*ones(1,3001)); x2=cos(w

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为<1.2. Quality RC: The manusc

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

1.对数变换可以增强图像中较暗部分的细节,因为对数可以将较小的值放大,而较大的值缩小 2.伽马变换:y = (x + esp) ^ γ,x,y的取值范围是0到1,esp是补偿系数,γ为伽马系数.γ的不同取值可以选择性的增强图片不同灰度区域的对比度. γ>1,高灰度区域对比度增强 γ<1,低灰度区域对比度增强 γ=1,不改变原图像 3.灰度阈值变换:将灰度图像二值化,即将灰度以某一值为界限分开,小于的为0,大于的为满值,这样就将灰度图像二值化了 4.分段线性变换:将灰度图像以不同灰度值分开,采取

提高matlab运行速度和节省空间的心得 首先推荐使用matlab 2006a版本,该版本优点很多(不过有一个小bug,就是通过GUI自动生成的m文件居然一大堆warning,希望在已经发布了的2006b版本中有改善),其中对于编程人员来说比较突出的一个就是编辑窗口的自动语法检查功能.这可以在一定程度上避免使用没有被定义或赋值的变量,另外,也可以帮助你优化代码,[例1]的[方案3]就是因为我看到matlab编辑窗口的warning而得到的启发.顺便提一下,虽然matlab不像其他语言那样,对变量

感谢 网友 Vagrant的提醒.之前 一直就看个最后的accuracy.这个应该并不靠谱.最好把说有的信息都看一下.而一个一个看.根本记不住.只能把数据读取在图片中显示一下,才比较直观. 本文就是读的cifar10中的train_quick.sh输出的txt信息. 输出txt命令类似下面: $ sh examples/mnist/train_lenet.sh 2>&1 l tee examples/mnist/文件名.txt | less 我的txt如下 I0504 16:10:30.71

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

Matlab的parfor并行编程 通常消耗最多计算资源的程序往往是循环. 把循环并行化.或者优化循环体中的代码是最经常使用的加快程序执行速度的思路. Matlab提供了parforkeyword,能够非常方便的在多核机器或集群上实现并行计算. parforkeyword的使用 由forkeyword引导的循环通常为串行运行.假设改为parfor则能够由多个worker以并行方式运行. parfor能够将n次循环分解为独立不相关的m部分,然后将各部分分别交给一个worker运行. 循环运行的结果

音频系统工具箱™针对实时音频处理进行了优化.audioDeviceReader, audioDeviceWriter, audioPlayerRecorder, dsp.AudioFileReader和dsp.AudioFileWriter器是为流式传输多通道音频而设计的, 它们提供了必要的参数, 以便您可以在吞吐量和延迟之间进行权衡. 有关实时处理的信息以及如何优化算法的提示, 请参阅音频 iseo: 缓冲.延迟和吞吐量. 本教程介绍如何在 matlab 中实现音频流处理®.它概述了创建开发测