——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

%% 生成二类线性可分数据 function [feature, category]=generate_sample(step,error) aa=3; %斜率 bb=3; %截距 b1=1; rr =error; s=step; x1(:,1) = -1:s:1; n = length(x1(:,1)); x1(:,2) = aa.*x1(:,1) + bb + b1 + rr*abs(randn(n,1)); y1 = -ones(n,1); x2(:,1) = -1:s:1; x2(:,2

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

常见的二维统计分析图形: bar(x,y,选项) 条形图 stairs(x,y,选项) 阶梯图 stem(x,y,选项) 杆图 fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,--) 填充图 实例:绘制曲线y=2sin(x)的统计图 x = 0:pi/10:2*pi; y = 2*sin(x); subplot(2,2,1); bar(x,y,'g'); title('bar(x,y,"g")'); axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2); stairs(x

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

MATLAB提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形,有三种调用方式: 对于函数f=f(x),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi内绘制f=f(x)的图形 ezplot(f,[a,b]):在区间a<=x<=b内绘制f=f(x)的图形 对于隐函数f=f(x,y),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi和-2pi<=y<=2pi内绘制f(x,y)=0的图形 ezpl

//下面是一个例子$g_id = isset($_GET['id'])?$_GET['id']:'1';//定义变量$g_id,使用三元运算符是为了避免出现waring $p_id = ($g_id<=9)?('0'.$g_id):($g_id);//定义变量$p_id //定义一组URL,这里我们用一组图片的地址,可以看到图像文件URL会根据浏览器参数id的不同而得到不同的URL $Uri = array( '0' => array('uri'=> '/images/p'.$p_id.

setTimeout(()=>{ ctx.draw(false, function (e) { options.callback && options.callback(e); }); },500) 屏幕渲染跟不上canvas,所以延后canvas的draw可以解决问题

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

首先说明一些这个函数的应用场景,比如说你得到的数据是个二维数组,里面的很多成员其实是不必要的,比如说api调用后不必要给别人返回一些用不到的垃圾数据吧,如下是代码. <?php /* * delMemberGetNewArray 得到一个新二维数组 * @ $data 原始数组 * @ $del_data mixd 传入的改变因子 * @ $flag bool 为false就是原始数组删除包含因子的成员,true就是提取包含因子的成员 */ function delMemberGetNewArr

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

条形码(Barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符.常用于标示物品的生产国.制造厂家.商品名称.生产日期.图书分类号.邮件起止地点.类别.日期等信息,广泛应用于各个领域.常见的包括一维条码(条码).二维条码(二维码).彩色条码,在具体码制上可分为多种不同类型的条码,如UPC(统一产品代码,只能以数字表示).Code 3(能表示字母.数字和其它一些符号共43个字符).Code 128(表示高密度数据,字符串可变长,符号内含校验码).Codab

1.下载支持二维码的jar包qrcode.jar和qrcode_swetake.jar, 其中qrcode_swetake.jar用于生成二维码,rcode.jar用于解析二维码,jar包下载地址(免积分):http://download.csdn.net/detail/bakehe/9548373 2.创建J2SEImageGucas实现类,用于实现二维码图像接口QRCodeImage package org.sasc.core.twobarcode; import java.awt.imag

原文地址: http://blog.csdn.net/liuxinmingcode/article/details/7910975 ===============================================PHP使用方法================================================== 1.用google 开放API 完成 $urlToEncode="name:刘昕明,phone:18691635352"; generateQRfr

自从iOS7以后中新增了二维码扫描功能.因此可以在不借助第三方类库的情况下简单的写出二维码的扫描功能: 原生的二维码扫描功能在AVFoundation框架下,所以在使用原生的二维码扫描功能时要先导入AVFoundation框架: 然后添加以下属性: @property (strong,nonatomic) AVCaptureDevice *device;@property (strong,nonatomic) AVCaptureDeviceInput *input;@property (stro

Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数据编码31.6. 错误修正容量L水平7%的字码可被修正M水平15%的字码可被修正Q水平25%的字码可被修正H水平30%的字码可被修正31.7. QR是怎么对数据码加上纠错码的?31.8. 画二维码图41.9. 简要的编码过程:数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符: 选择纠错等级