在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前,不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域 Section I 人物简介 希尔伯特:公认的数学界“无冕之王”,1943年去世于瑞士苏黎世.除此之外,自不必过多介绍. 黄锷:1937年出生于湖北省:1975年进入NASA(美国国家宇航局):美国国家工程院院士. Section II Hilbert-Huang的应用领域 医学领域:探测心率不齐.登革热的扩散.血压的变化 交通领域:探测公路桥梁安全 安全领域:辨识

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

近期为发小论文一直在研究作业调度问题,好不easy把数据搞出来了,结果又被画甘特图给难住了,查了各种资料.anygantt,highchart.Jfree chart等都试了,效果都不咋好.无意中留意到网上实用matlab画甘特图的,自己改动了一下.感觉画出的图还能够.感觉还是matlab好用啊.代码简单,函数库强大.废话少说直接上代码. %fileName:mt06_final.mt06 %fileDescription:create a gatt chart whith the data g

文章由GIT博客迁移过来 程序下载地址(源码也在):点我下载 设计说明 10月20号晚上,准备写这么一个程序. 腾讯云万象优图每个账户提供50G的图片存储(支持黄图检测) 可以在截图之后,直接点击上传,自动将截图的程序上传到万象优图,不再有复杂的上传操作 3.也可以主动上传图片 设计实现 如上图所说,本来想对截图直接生成base64编码的字符串,然后使用该字符串利用二进制上传到腾讯云万象优图.但是,现在已有的.net API不支持二进制文件的上传,因此,这里就对不起观众了.现在采用的方案是:将截

MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧 一.折线图 参考代码: %图1:各模式直接成本预测 %table0-table1为1*9的数组,记录关键数据 table0 = data_modol0(:,9)'; %现状模式 table1 = data_modol1(:,9)'; %模式一 table2 = data_modol2(:,9)'; %模式二 table3 = data_modol3(:,9)'; %模式三 x=2017:2030; plot(x,table0,'k-o','li

同很多非数学相关专业的朋友一样,我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑.只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个图叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹.在阅读了很多文章之后,慢慢的才确定,这种统计学上常用的图叫做——误差棒图. 为了给后来者们节省一些时间,在这里我对误差棒图的绘制做个总结,举几个例子分析下可

序言 Matlab可以根据用户给出的数据绘制相应的函数图.对于单个2D函数图,需要给出一个行向量x作为函数图上离散点集的横坐标,以及一个与x列数一样的横坐标y作为函数图上点集的纵坐标. 向量x和y的取值既可以用离散数值直接列出,也可以用取值范围(冒号)和点运算(在幂运算.除法等算术运算符之前加个点号)得出相应的向量. 正文 1. 定义函数, 绘制初步图形 绘制函数y=f(x)的图形分为三步:定义x的取值范围和取值间隔/取值个数:通过定义y与x的关系f(x)来给出y向量:用plot(x,y)命令绘

[b,f,t]=specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap); imagesc(t,f,20*log10(abs(b))), axis xy, colormap(jet); % 画时频图 其中: % nfft是fft的长度,越长的话,频域分辨率越高,但是,对于语音这种时变信号,不能过长,一般采样率16k或者8k的取1024或者512,要看采样率的高低. % fs就是采样率,不多说了. % window是指窗的长度,一般和nfft相同即可. % numoverl

04图与网络 1.最短路 (1) 自己写的dijstra算法 format compact; clc,clear all a=zeros(6); a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10; a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55; a=a+a' a(find(a==0))=inf %将a=0的数全部替换为无强大 pb(1:length

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

MATLAB程序: figure contourf(x,y,data) % 画等高线 hold on plot(x,y(x)) %画线性规划约束方程1 hold on plot(y,x(y)) %画线性规划约束方程2 axis([xmin xmax ymin ymax]) %设置坐标轴的范围

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

先上代码,然后再一行一行解释: x=1:37; %这一行其实一开始,写的时候是没有的,后来需要给X轴上规定几个刻度才加上的 plot(x,Y,'linewidth',2); %以x为自变量,y为因变量画图,设置线宽为2 xlim([0 37]) %设置X轴上的区间,避免出现空白区域set(gca,'xtick',1:37) %gca的意思是指定的坐标区,如果有好几个坐标区可以分成ax1,ax2:然后利用'Name','Value'的格式来指定某种name的值, 这里就是将x轴指定成三十七个刻度,

一.静态心形图绘制 (1)效果展示 (2)静态心形原始代码 clc; clear all; ; % 均布三位坐标 x=-:; y=-:; z=-:; [x,y,z]=meshgrid(x,y,z); % 绘制三位坐标点 % 心形函数 f=(x.^ + (/)*y.^ + z.^ - ).^ - x.^.*z.^ - (/)*y.^.*z.^-const; p=patch(isosurface(x,y,z,f,)); % 连接各点,组成封闭的图形 set(p, 'FaceColor', 'red'

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

from watchdog.observers import Observerfrom watchdog.events import *import timeimport sysimport osimport _iofrom collections import namedtuplefrom PIL import Imageimport argparse class Nude(object): Skin = namedtuple("Skin", "id skin region

图的广度和深度遍历,具体内容教材有 clc;clear all;close all; %初始化邻接压缩表compressTable=[1 2;1 3;1 4;2 4;2 5;3 6;4 6;4 7];max_vertex = max(compressTable(:)); %压缩表中最大值就是邻接矩阵的宽与高graph_matrix = compressTableToMatrix(compressTable);%从邻接压缩表构造图的矩阵表示[x,y] = cylinder(1,max_vertex

前言 最近写了一款微信小程序需要用到图片审核,人工审核是不可能的人工审核的太费精力了,所以我就写了一个多线程批量识别脚本来处理,主要是调用百度AI的接口,这里我是付费了也不贵审核一条1分钱不到,再说我的图片也没有很多,而且实名认证可以免费10000条. 准备 去百度AI平台注册一个账号,然后去申请一个内容审核的应用,申请完会给你一些程序需要用到的密钥. 然后根据说明文档下载PYTHON的SDK,大家还是看一下开发文档的好,也不多就几行而已. 里面比较关键的数据就是这个,返回结果类型 conclu

控制图的大小 figure('position',[x0,y0,dx,dy]); figure(fig number); 显示图例 legend('leg1','leg2') depend on how many lines you plot in a figure; 改变字体大小 change the fontsize of x,y label at the same time. set(gca,'fontsize',15) 显示小刻度 % show minor tick on x axis