方程求解 求解单个代数方程 MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等 号),则在求解之前函数solve将表达式置成等于0. >> syms a syms b syms c syms x >> solve('a*x^2+b*x+c') ans = -(b + (b^ - *a*c)^(/))/(*a) -(b - (b^ - *a*c)^(/))/(*a) 结果是符号向量,其元素是方程的两个解.如果想对非缺省值x变量求解,solve必须指定变量 >

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

当在Java中使用MatLab函数时,由于语言语法的不同,Matlab返回多个数据时,想在Java中获取到并进行使用.查阅了网上资料,翻箱倒柜加上自己实战,得出方法如下: 如MatLab函数返回的是N个变量值,其中有单个的数值.一维数组.二维数组等. 在Java中,使用Object[] rs=cmatlab.matlabfun(n , ....);接受返回的参数.其中rs[k]代表返回列表中第k个返回的变量的值. 如果rs[k]是单个数值,比如Double型.则使用下面的方法转换为Java中的D

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

一.理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程.对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程.其中相似性判据可以是像素灰度值.颜色.纹理特征等图像信息. 因此区域生长算法一般分为三个步骤实现: (1)    确定生长种子点

一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1uBDTKapT1yFHX4TEMaxQvQ 密码:2mla 二.利用pycaffe可视化,只需根据prototxt文件即可得到 ~/caffe/caffe/examples/mnist$ python /home/tingpan/caffe/caffe/python/draw_net.py le

2.1 MATLAB的数据类型 每种数据类型都是以矩阵的形式存在的 数据类型:数值型.字符型.元胞型.结构体.函数句柄 数值型包含:双精度类型.单精度类型.整型 支持不同数据的转换 2.1.1 变量与常量 1.变量 无须事先声明 无须指定变量类型,MATLAB会自动根据变量的赋值与相关操作来确定变量的类型 命名规则: 区分大小写 必须字母开头,可以包含字母.数字.下划线 变量名长度不超过63个 2.常量 常量 说明 pi 圆周率 Inf 无穷大 NaN 不定值(0/0) eps 浮点运算的相对精

内容概要:C语言基本数据类型及运算题库(含答案) 第二章 基本数据类型及运算 一.选择题 1. 若以下选项中的变量已正确定义,则正确的赋值语句是[C]. A) x1=26.8%3; B) 1+2=x2; C) x3=0x12; D) x4=1+2=3; 2. 设变量x为float型且已经赋值,则以下语句中能够将x中的数值保留到小数点后面两位,并将第三位四舍五入的是[C]. A) x=x*100+0.5/100.0 B) x=(x*100+0.5)/100.0 C) x=(int)(x*100+0

参考: 1.C++ 从入门到精通第三版: 2.https://blog.csdn.net/liaoshengshi/article/details/45099923      如是多次被别人转载的地址并未侵权想法,没时间去找到底谁写的. 铺垫: 1. 在自学的过程中感觉一本好书真的可以节约很多时间,不幸的是.....只怪当时随便买了一本还不是vs的编译环境.... 2. 最近几天本来被指针,数组,指针的指针,指针数组搞得把自己学懵了,好不容感觉有了(希望自己有时间和闲心好好总结一番发到自己微博上

有时候我们需要寻找数组的前k个大值并按照顺序输出, 在C语言可以通过快速排序等算法,快速求得,这里用matlab写了一个比较简单实用的程序(适用于数组长度不是特别大的情况). function [value idx]=findkmax(x,k) value = zeros(1,k); idx = zeros(1,k); m = min(x); for j = 1:k [value(j) idx(j)] = max(x); x(idx(j))=m; end 测试: [xs is]=findkmax

importdata函数是MATLAB中I/O文件操作的一个重要函数.需要注意的是,针对不同的文件内容,importdata函数的返回值类型也有所不同. MATLAB帮助文档中的详细说明如下: Based on the file format, importdata selects and calls a helper function to read the data. When the helper function returns more than one nonempty output

java matlab混合编程的时候当返回值是Struct类型(matlab中的返回类型)如何来取得(java中)其值? 上网找,看到这个网页:http://www.mathworks.cn/cn/help/matlab/matlab_external/passing-data-to-a-java-method.html ,上面说Struct类型不支持:如下图: 然后我就没办法了,但是获得的Object值应该是可以设置断点操作的吧,然后我就设置断点来看到到底是个什么值?如下图: 不过好像没有啥属

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

MATLAB 的unique函数——求数组矩阵的唯一值 相关MathWork文档见此:unique数组中的唯一值 1.C = unique(A) 返回与 A 中相同的数据,但是不包含重复项.C 已按照从小到大排序. 2.C = unique(A,___,'rows') 和 C = unique(A,'rows',___) 将 A 中的每一行视为单个实体,并按排序顺序返回 A 中的唯一行.必须指定 A,而 setOrder 和 occurrence 是可选的. 'rows' 选项不支持元胞数组.

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

昨天,用了大量篇幅讲了Spyder的各种问题,之所以要用Spyder,最重要的一个原因就是能够非常方便的查看中间变量的值.类似MATLAB的工作空间,非常方便.如下图所示: 但是Spyder的代码自动补全功能和成员变量提示功能确实没有pycharm做得好.而且很大一部分人都用的是Pycharm.那么Pycharm能不能像Spyder一样,能够查看中间变量的值呢,答案是肯定的.接下来我讲说一说如何把Pycharm界面做的像Spyder一样,这样又能查看中间变量,又能很好的利用你心爱的Pycharm

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某