记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

介绍: 1.在 Matlab 中,用大写字母 D 表示导数,Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解 系统缺省的自变量为 t. 2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求

  其实上面这个是Holt-Winters无季节趋势模型, 上面的S(t)对应下面的a(t)——截距(平滑值)            b(t)仍然对应b(t)——趋势,T对应k.            阿尔法对应阿尔法            伽马对应贝塔 因为(t)-hat是阿尔法和伽马的函数,所以TSS是阿尔法和伽马的函数. 为使方便理解和操作,该我们使用excel求解的. 原始数据如下: 设计表格结果如下: 也就是我们设定了初始值,S1=143,b1=- 0.65 把H2和H3看做值会变化的

功能 二维曲线绘图 语法 plot(Y) plot(X1,Y1,...) plot(X1,Y1,LineSpec,...) plot(...,'PropertyName',PropertyValue,...) plot(axes_handle,...) h = plot(...) hlines = plot('v6',...) 描述 plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线:如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1

一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1)不需要选择α 2)不用多次迭代,一次求解 3)正规方程法不需要归一化处理 缺点:逆矩阵的计算量比较大,尤其当特征变量的维度n很大时:计算逆矩阵的运算量大概是矩阵维度的3次方. 总结:当特征变量维度n较大时(n>=10000),选择梯度下降法:当n值较小时(n<10000),选择正规方程法求解Θ.

一.符号表达式的极限 limit(F,x,a):求当时,符号表达式F的极限. limit(F,a):符号表达式F采用默认自变量(可由函数findsym求得),该函数求F的自变量趋于a时的极限值. limit(F):符号表达式采用默认变量,并以a=0作为自变量的趋近值. limit(F,x,a,'right')或limit(F,x,a,'left'):分别求符号表达式的左极限和右极限. 二.符号表达式的微分 功能函数diff可以完成一元或多元函数任意阶数的微分,对于自变量的个数多于一个的符号矩阵,

1.极大似然估计 原理:假设在一个罐子中放着许多白球和黑球,并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多.如果用放回抽样方法从罐中取5个球,观察结果为:黑.白.黑.黑.黑,估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(1/4)4 *(3/4) = 3/1024 假设p=3/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(3/4)4 *(1/4) = 81/1024 由于81/1024 > 3/1024,因此任务p=3/4比1/4更能出现上述观察结果,所以p取

常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

一.Matlab绘图中用到的直线属性包括: (1)LineStyle:线形 (2)LineWidth:线宽 (3)Color:颜色 (4)MarkerType:标记点的形状 (5)MarkerSize:标记点的大小 (6)MarkerFaceColor:标记点内部的填充颜色 (7)MarkerEdgeColor:标记点边缘的颜色 1.线形标记符    线形 -           实线 --          虚线 :         点线 -.         点横线 2.点形标记符    点

varargin 提供了一种函数可变参数列表机制,允许调用者调用该函数时根据需要来改变输入参数的个数: varargin{1}代表可变参数列表的第一个实参,同理varargin{2}代表可变参数列表的第二个实参: size(varargin, 2)表示可变参数列表的实参总数量(不是总的实参总数量,因为传参时可能不止传可变参数列表) ex: function fun(a, b, varargin) ..... end 调用时: fun(x1, x2, x3, x4, x5, x6) 则: narg

原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-281551-573856.html 一.Matlab绘图中用到的直线属性包括: (1)LineStyle:线形 (2)LineWidth:线宽 (3)Color:颜色 (4)MarkerType:标记点的形状 (5)MarkerSize:标记点的大小 (6)MarkerFaceColor:标记点内部的填充颜色 (7)MarkerEdgeColor:标记点边缘的颜色 1.线形标记符    线形 -           实线 

poly2trellis(7, [171 133])代表什么意思呢?首先是7,他是1*k的vector,此处k为1,[171 133]是k*n的vector,此处n就是2,那么这个编码就是1/2码率的卷积码,这个卷积码的约束长度是7,也就是输出与前7个输入相关,171,133是十进制数,代表的是前面寄存器的抽头位置.

1.线性回归 假设线性函数如下: 假设我们有10个样本x1,y1),(x2,y2).....(x10,y10),求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值. 什么样的θ最好的呢?最能反映这些样本数据之间的规律呢? 为了解决这个问题,我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小. 2.梯度下降算法 梯度下降的场景: 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程.假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点,也就是山谷). 但此时山上的浓雾很

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

MATLAB练习 第六章数据分析与多项式计算 1.max和min 1.分别求矩阵A中各列和各行元素中的最大值.max和min的用法一样 % [例6.1]分别求矩阵中各列和各行元素中的最大值. A=[54,86,453,45;90,32,64,54;-23,12,71,18]; y1=max(A); %求矩阵A中各列元素的最大值 y2=max(A,[],2) %求矩阵A中各行元素的最大值 ​ y2 = ​ 453 90 71 ​ >> y1 ​ y1 = ​ 90 86 453 54      

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势