今天用Matlab跑程序,由于数据量太大,又出现 Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.的问题.看到这篇文章非常实用,转过来方便查阅~ 用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时,内存是一个需要时常注意的问题.在matlab里运行 >>system_dependent memstats 就可以看到内存的使用状况.当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory” 时,以下几点措施是需要优先考虑的解决方法: 1. 升级内存

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

imagedata_comb=imagedata_ebic*addnumber_ebic+imagedata_sem*addnumber_sem; %注意溢出啊!!!uint8最大值是255,也就是说加起来大于255的都变为了255!!! 在图像处理中,B=double(A),B=im2double(A),B=mat2gray(A)这三个函数有什么不同啊,在进行数据类型转换时应该用哪个呢? double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用,常用的是im2doubl

问题:一个K×M的矩阵,第一列是1,其它都是0,从最后一行开始,每循环一次,最后一行的1往右边移一位,移动到末尾后溢出,重新回到最左边,同时上一行的1往右边移一位.上一行溢出时,上上一行的1移动一位,以此类推,,直到第一列的1全部移动到最后一列停止. 编写工具:MATLAB R2015b 32位 代码: function CyclicShift(input) [lineNum,rowNum]=size(input); counters=zeros(1,lineNum); while(size(f

gammaln() 在处理上溢和下溢方面要比 log(gamma()) 更好: log1p() (1 plus)对于较小的 x 值时,log1p(x) 要比 log(1+x) 更为精确: 当 x 取值很小时,log1p(x) ⇒ x,log(1+x) ⇒ 0 log1p(-.99) ⇒ log(.01) 1. eps >> eps ans = 2.2204e-16 eps:epsilon,Floating-point relative accuracy:

解一道面试题——华为社招现场面试1:请使用代码计算1234567891011121314151617181920*2019181716151413121110987654321 . 乘积是逐位相乘,也就是aibj,结果加入到积C的第i+j位,最后处理进位即可,例如:A =17 = 1*10 + 7 = (7,1)最后是十进制的幂表示法,幂次是从低位到高位,以下同.B=25 = 2*10 + 5 = (5, 2);C = A * B = (7 * 5, 1 * 5 + 2 * 7, 1 * 2) 

1.默认状态下,matlab显示精度是short型,而默认的计算精度是double型,并且显示精度与计算精度没有关系. 2. 一只失明的猫的问题:注意方法! 3.给数组预分配空间是基本的高效编程准则之一.如果不预先分配内存具体的动态扩充数组内存的实现方式如下: 如果预分配空间,则只将新添加的值放入连续的内存中,而不会将整个数组重新分配空间. 4.matlab也可以使用window命令,只需要在系统命令前加!或者dos:例如!shutdown -s 会关闭电脑,这样可以想到,我们可以用matlab

两种解决方案: 1.循环加载mxd文档的时候出现的堆栈溢出,解决办法是每次循环结束时清空FeatureLayer,感觉并不好,但是确实可以实现功能. 2.循环调取featureclass的search方法,游标循环赋值引用时(循环次数超过200时就会出现). 会报错:HRESULT:0x80040258. 解决的办法是system.runtime.interopService.marshal.releaseComObject(); ps:1.featureCursor和feature都需要释放.

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值.曲面插值是对三维数据进行离散逼近的方法,MATLAB中的曲面插值函数有Triscatteredinterp,interp2,griddata等.我们以griddata为例讲解曲面插值及其交叉验证的过程. 一.  gridata曲面插值 gridata不仅可以对三维曲面进行插值,还能对四维的超平面进行插值.griddata的调

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep

0 系统+软件版本 系统:CentOS 6.7 x64, 内核 2.6.32-573.el6.x86_64软件:Matlab R2015b(包括威锋网和东北大学ipv6下载的资源,都测试过) 1 脚本运行“陷阱“ 1.1 未知的“陷阱” 首先,这个程序在Matlab R2013a中可以完美运行,这个“陷阱“在是新安装的R2015b上才出现的. 说它是“陷阱“,是因为脚本文件涉及到大量的数据处理,比如一个几百次的循环,它可能在执行某一句的时候就失去响应了,可能是一个循环,也可能是单句,仿佛掉进了一

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.         1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127:         2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX(

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

一直以来,在使用MATLAB进行运算的过程中,经常会用到对图像的各种处理,因此需要对图像进行数据转换,因此对经常用到的转换进行整理,方便查看. 1.uint8转化为double用来方便图像的运算: double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用. 常用的是im2double函数,将uint8图像转为double类型,范围为0-1,如果是255的图像,那么255转为1,0还是0,中间的做相应改变.MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类

在FPGA 设计过程中经常会遇到关于数表示之间的转化问题,最常见的是无符号数和有符号数之间的转化问题.(1)在FPGA设计过程中,能够很直接的看出数字的位宽,但经常以无符号数的形式输出,在后继的处理中往往要将之转化为有符号数(如:计算频谱):对于一个比特宽度为W的有符号数,其值往往可以表示为(令W = 4): -1*b3*2^3  +  b2*2^2 +  b1*2^1 + b0*2^0根据这一原理,给出以下Matlab 代码:%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Matlab心得及学习方法(不断更新) Matlab心得及学习方法(不断更新)P.S. 那些网上转载我的文章不写明出处的傻眼了吧?!老子更新了! 发现现在很多人(找工作的或者读博的)都想要学习或者正在学习Matlab,问我要怎么学习.其实我虽然写Matlab代码的经验还算丰富,但是还不能说是一个很好的Matlab编程人员,这里有一些心得,分享给大家希望对大家有所帮助.关于如何学习Matlab我的学习方法很简单:Matlab是练出来的,而不是看出来的.很多人问我有没有比较好的Matlab教材,我说

提高matlab运行速度和节省空间的心得 首先推荐使用matlab 2006a版本,该版本优点很多(不过有一个小bug,就是通过GUI自动生成的m文件居然一大堆warning,希望在已经发布了的2006b版本中有改善),其中对于编程人员来说比较突出的一个就是编辑窗口的自动语法检查功能.这可以在一定程度上避免使用没有被定义或赋值的变量,另外,也可以帮助你优化代码,[例1]的[方案3]就是因为我看到matlab编辑窗口的warning而得到的启发.顺便提一下,虽然matlab不像其他语言那样,对变量

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3