matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl

Matlab中fread函数用法    "fread"以二进制形式,从文件读出数据. 语法1:[a,count]=fread(fid,size,precision) 语法2:[a,count]=fread(fid,size,precision,skip) size:    不指定     :到尾返回读.           N         : 读出N个数据,构成列向量.           inf       : 读出fid指向的打开的文件的全部数据.           [M,N

在matlab中,矩阵的存储是按列优先,sub2ind函数将矩阵中指定元素的行列下标转换成存储的序号,即线性索引号.下面,我们举例子进行说明. 1 建立一个3*4*2的矩阵 rng(0,'twister');   % Initialize random number generator. A = rand(3, 4, 2) A(:,:,1) =     0.8147    0.9134    0.2785    0.9649     0.9058    0.6324    0.5469    0

先学习一下matlab中CRC函数. 语法如下: h = crc.generator(‘Polynomial', polynomial, ‘param1', val1, etc.) 再看一个例子就比较好容易理解, % Construct a CRC generator with a polynomial defined % by x^3+x+1, with zero initial states, % and with an all-ones final XOR value: h = crc.g

doc funname 在帮助浏览器中打开帮助文档 help funname 在命令窗口打开帮助文档 helpbrowser 直接打开帮助浏览器 lookfor funname 搜索某个关键字相关函数 demo 打开视频教程 转http://blog.renren.com/share/239121107/690877048 里面有些不全的,自己用到的已添加,后面碰到没有的会随时添加. 原文: 想查函数名的功能,matlab中的help里全是英文,这儿都有~~~ matlab函数大全A abs 绝

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

1.MATLAB给每种对象的每一个属性规定了一个名字,称为属性名,而属性名的取值成为属性值.例如,LineStyle是曲线对象的一个属性名,它的值决定着线型,取值可以是'-' .':'.'-.'.'--'或'none'.2.属性的操作    set函数的调用格式为:    set(句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…) 例子: clearx=0:0.2:12;y1=bessel(1,x);y2=bessel(2,x);y3=bessel(3,x);h=plot(x,y1,x,y2,x

最近做验证码识别,原本用MATLAB已经实现的整个识别模型,不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现,于是决定用Python + OpenCV来实现. bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵. 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基于行程的标记 方法,以及传统的Two-Pass方法. 传统的Two-pass方法中关于连通域标记的规

find()函数: 功能:用于返回矩阵中想要的元素的索引值: 用法: index = find(X), 当X为一个矩阵时,返回的index是一个列向量,表示矩阵X中非零值的索引值,这个索引值吧,是按把矩阵按column-major 排成列向量的索引值: index = find(X, k, 'first') ,  与上面相同,只是返回前K个不为零的索引值: index = find(X, k, 'last'),   上上面相同,只是返回后K个不为零的索引值: [row, col] = find(

matlab函数 randn:产生正态分布的随机数或矩阵的函数 randn:产生均值为0,方差σ^2 = 1,标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数. 用法: Y = randn(n):返回一个n*n的随机项的矩阵.如果n不是个数量,将返回错误信息. Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]):返回一个m*n的随机项矩阵. Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...]):产生随机数组. Y = randn(size(A))

Matlab 的fspecial函数用法 转载:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50255837 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H =

表1 图像显示 函数名 功能说明 函数名 功能说明 colorbar 颜色条显示 montage 按矩形剪辑方式显示多帧图像 getimage 从坐标系中获取图像数据 immovie 从多帧索引图像中制作电影 image 建立显示图像 movie 播放电影 subimage 在同一图像窗口显示多个图像 trueszie 调整图像显示大小 imagesc 调整数据并显示图像 warp 显示图像为纹理映射表面 imshow 图像显示 zoom 二维图形放大或缩小 表2 图像文件输入/输出 函数名 功

转自:https://blog.csdn.net/qq278672818/article/details/62038630 实数矩阵A的QR分解是把A分解为 A = QR 这里的Q是正交矩阵(意味着QTQ = I)而R是上三角矩阵. 类似的,我们可以定义A的QL, RQ和LQ分解. 更一般的说,我们可以因数分解复数m×n矩阵(有着m ≥ n)为 m×n 酉矩阵(在Q∗Q = I的意义上)和n× n上三角矩阵的乘积. 如果A是非奇异的,则这个因数分解为是唯一,当我们要求R的对角是正数的时候.  

来源:https://blog.csdn.net/zhaluo0051/article/details/77949170 :https://blog.csdn.net/g28_gwf/article/details/84450935 Matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m)    % x,y为对应的自变量,m为需要拟合的最高次幂 y=polyval(a,x);      %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+a

更多内容请参考http://cn.mathworks.com/help/stats/index.html?s_cid=doc_ftr. Naive Bayes(朴素贝叶斯) Factor = NaiveBayes.fit(train_data, train_label); Scores = posterior(Factor, test_data); [Scores,Predict_label] = posterior(Factor, test_data); Predict_label = pre

premnmx() is obselete. Use MAPMINMAX instead. >> x1=[1 2 4] >> [y,ps]=mapminmax(x1); 得到: >> y y = -1.0000 -0.3333 1.0000 >> ps ps = name: 'mapminmax' xrows: 1 xmax: 4 xmin: 1 xrange: 3 yrows: 1 ymax: 1 ymin: -1 yrange: 2 no_change:

1.C= min(a):返回最小值:我原来以为如果a是行向量,min(a)返回a本身,因为我记得min(a,1)是按列找最小,这是默认的.doc min发现,只要a是向量,那么返回最小值. 2.C= min(a,[],dim),dim分别取1,2和我理解的一样. 3.C= min(A,B),如果AB是同维矩阵,返回两者较小者.如果B是表量,那么返回A中每个数和B比较的结果,那个小返回那个. >> a = magic(3) a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 >> b = r