Matlab是做科研是比较常用的建模工具,我在研一做项目期间遇到了一个还算比较基础的问题,所以我打算记录下来并分享出来! 处理问题步骤: 1. 抛出问题 2. 思考解决方法 3. 代码验证看结果 抛出问题 在项目中有一批原始数据,在数据中有占很少比例的异样点,我们已经知道这些异样点是会影响结果精度的,需要剔除. 为了去除这些震荡点,我们自定义一些数据来进行模拟,用以找出去除方法,模拟的优势就在于能更快解决问题. 带有震荡点的模拟数据点图如下: 思考解决方法 在这个模拟数据点图中可以看出所有的异样

这一周的主题是优化算法. 1.  Mini-batch: 上一门课讨论的向量化的目的是去掉for循环加速优化计算,X = [x(1) x(2) x(3) ... x(m)],X的每一个列向量x(i)是一个样本,m是样本个数.但当样本很多时(比如m=500万),向量化依然不能解决问题.所以提出了mini-batch的概念(Batch是指对整个样本都操作,mini-batch指只对所有样本的子集进行操作).把若干样本合并成一个mini-batch,比如这里选择1000,X{1} = [x(1) x(

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia

增量式PID算法的简化版之后的公式: △u(t)=Ae(t)-Be(t-1)+Ce(t-2) △u:PID控制器输出的下一时刻的调整量 e(t):PID控制器在当前时刻的状态变化量-给定值 e(t-1):PID控制器在上一时刻的状态变化量-给定值 e(t-2):PID控制器在上上时刻的状态变化量-给定值 A.B.C 是控制控制系数,A比例,B积分,C微分 需要明确两个重要的概念,被确定量与给定值 被确定量是指传感器检测到的当前系统的状态,给你值是我们希望系统达到的某种状态.(这两个关键变量也因该

这一周的主题是优化算法. 1.  Mini-batch: 上一门课讨论的向量化的目的是去掉for循环加速优化计算,X = [x(1) x(2) x(3) ... x(m)],X的每一个列向量x(i)是一个样本,m是样本个数.但当样本很多时(比如m=500万),向量化依然不能解决问题.所以提出了mini-batch的概念(Batch是指对整个样本都操作,mini-batch指只对所有样本的子集进行操作).把若干样本合并成一个mini-batch,比如这里选择1000,X{1} = [x(1) x(

文章目录 一.PID控制算法 1.什么是PID 2.PID系数的理解 Ⅰ.比例(P)部分 Ⅱ.积分(I)部分 Ⅲ.微分(D)部分 3.PID的数字化处理 二.位置闭环控制 三.速度闭环控制 一.PID控制算法 1.什么是PID PID:Proportion-Integral-Differential 在过程控制中,我们经常使用的一种算法就是PID算法了,所谓PID控制算法就是对偏差进行比例.积分.微分控制,来使偏差趋于某一固定的值,PID核心由三个单元组成:比例单元(P).积分单元(I).微分单

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

在运行matlab程序时候,有些matlab子函数在高版本将会被舍弃,在使用的时候,matlab编译器就会报出警告信息. The COMBNTNS function will be removed in a future release. 为了去除掉这些警告信息,可以在程序的开头加上这么一句代码. warning('off');

基于Matlab生成独立可执行文件后,每次运行都存在DOS黑屏问题,可通过以下方法解决: 在Matlab命令窗口中输入: cd(prefdir) edit compopts.bat 在打开的文件最后添加以下语句: A.VC环境下:   set LINKFLAGS=%LINKFLAGS%/SUBSYSTEM:WINDOWS /ENTRY:mainCRTStartup B.LCC环境下:   set LINKFLAGS=%LINKFLAGS% -subsystemwindows C. Borland

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag

MATLAB编程风格指南Richard Johnson 著Genial 译MATLAB 编程风格指南Richard JohnsonVersion 1.5,Oct. 2002版权: Datatool 所有翻译:Genial @ USTC“Language is like a cracked kettle on which we beat tuned to dance to, while allthe time we long to move the stars to pity.”- Gustave

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

1.对数变换可以增强图像中较暗部分的细节,因为对数可以将较小的值放大,而较大的值缩小 2.伽马变换:y = (x + esp) ^ γ,x,y的取值范围是0到1,esp是补偿系数,γ为伽马系数.γ的不同取值可以选择性的增强图片不同灰度区域的对比度. γ>1,高灰度区域对比度增强 γ<1,低灰度区域对比度增强 γ=1,不改变原图像 3.灰度阈值变换:将灰度图像二值化,即将灰度以某一值为界限分开,小于的为0,大于的为满值,这样就将灰度图像二值化了 4.分段线性变换:将灰度图像以不同灰度值分开,采取

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 本文章是Matlab图像处理系列的第二篇文章.介绍了空间域图像处理最主要的概念----模版和滤波器,给出了均值滤波起和中值滤波器的Matlab实现.最后简要讨论去躁效果. 1.空间域增强 (1)模版运算 图像处理中.模版能够看作是n*n(n通常是奇数)的窗体.模版连续地运动于整个图像中,对模版窗体范围内的像素做相应处理. 模版运算主要分为: 模版卷积 模版排序 模版卷积是把模版内像素的灰度值和模版中相应的灰度值相乘,求平均

保形分段三次hermite插值 % 这是MATLAB里面的pchip.m文件.这里把它的凝视改写成汉语,主要是想弄清楚它是怎么计算在节点处的导数的. function v = pchip(x,y,xx) %输入:n个插值节点的纵坐标向量x:横坐标向量y:插值点xx. %输出:分段三次Hermite插值结果. %   PCHIP  Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomial. %   PP = PCHIP(X,Y)为X处的值Y提供了一种特定的保